## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 1, Tahun 2023, pp. 39-47 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i1.50994

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received August 02, 2022 Revised August 09, 2022 Accepted December 14, 2022 Available online April 25, 2023
Kata Kunci: -E-nose, Sensor Gas, Kemometrik, Fermentasi, Teh Kombucha, LDA
Keywords: E-nose, Gas Sensor, Chemometrics, Fermentation, Kombucha Tea, LDA
This is an open access article under the CC BY-SA license. Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## Aplikasi  E-nose  dengan  Kemometrik  untuk  Monitoring Proses Fermentasi Teh Kombucha
Budi  Sumanto 1 *,  Yessi  Idianingrum  TW 2 ,  Shafura  Humaira 3 ,  Ratna  Lestari Budiani 4 , Muhammad Arrofiq 5
1,2,3,4,5 Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia

## A B S T R A K
Teh  kombucha  adalah  minuman  teh  manis  hasil  fermentasi  menggunakaan Symbiotic Culture of Bacteria and Yeast (SCOBY) yang saat ini mulai banyak di produksi  dan  di  konsumsi  karena  manfaatnya  untuk  kesehatan.  Lamanya proses  fermentasi  akan  berpengaruh  terhadap  kelayakan  dan  kualitas  teh tersebut  untuk  dikonsumsi  selain  menghasilkan  aroma  yang  khas  tentunya. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  electronic  nose (E-nose)  untuk mempelajari  proses  fermentasi  teh  kombucha  dengan  menggunakan  metode linier discriminat analysis (LDA). Percobaan dilakukan selama 12 hari dengan menggunakan  enose  yang  berbasis  larik  sensor  gas  dengan  menggabungkan metode  LDA  untuk  analisis  kemometrik.  Hasil  LDA  menunjukkan pengelompokan data sesuai dengan hari selama proses fermentasi yang sesuai dengan perubahan  visual  pada  teh.  Selain  itu  metode  LDA  juga  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  k-nearest neighbors  (KNN),  classifcation  and  regression  tree  (CART)  dalam mengklasifikasi  teh  kombucha  selama  proses  fermentasi.  Sehingga  dapat disepakati bahwa e-nose dapat digunakan sebagai alat ukur untuk pemantauan proses fermentasi dan pengujian kualitas teh kombucha.

## A B S T R A C T
Kombucha  tea  is  a  sweet  drink  fermented  using  Symbiotic  Culture  of  Bacteria  and  Yeast  (SCOBY),  which  is  currently being widely produced and consumed because of its health benefits. The fermentation process's length will affect the tea's feasibility and quality to be finished, in addition to having a distinctive aroma. The purpose of this study was to apply an electronic nose (E-nose) to study the fermentation process of kombucha tea using the linear discriminant analysis (LDA) method. The experiment was carried out for 12 days using an e-nose based on a gas sensor array and combining the LDA method for chemometric analysis. The LDA results show the data grouping according to the day during the fermentation process, which corresponds to the visual changes in tea. In addition, the LDA method produces better accuracy than the k- nearest  neighbors  (KNN),  classification,  and  regression  tree  (CART)  approach  in  classifying  kombucha  tea  during fermentation.  So  it  can  be  agreed  that  the  e-nose  can  be  used  as  a  measuring  tool  for  monitoring  the  fermentation process and testing the quality of kombucha tea.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  penghasil  teh,  berdasarkan  sumber  dari  kementerian koordinator  bidang  perekonomian  Republik  Indonesia  tahun  2022  dimana  produksi  teh  dari  PT Perkebunan Indonesia berkontribusi terhadap produksi dalam negeri sebesar 41%. Kandungan polifenol dan  ketekin  pada  teh  yang  berguna  sebagai  antioksidan (Hotmaria  Simanjuntak  &  Lestari,  2016) dan penangkal dari penyakit degeneratif lainnya (Saputri, Al - bari, Nahdlatul, Sunan, & Bojonegoro, 2020). Hal ini  yang  menyebabkan  teh  menjadi  minuman  yang  popular  dan  sering  dikonsumsi  sehari - hari  oleh masyarakat  dunia  termasuk  di  Indonesia.  Secara  umum  terdapat  4  jenis  teh  berdasarkan  proses pengolahannya yaitu jenis teh putih, teh hijau, teh hitam dan teh oolong (Alvian Nugroho, Wijaya, Hendry, &  Sumanto,  2022). Teh  memiliki  banyak  khasiat  untuk  kesehatan  sehingga  dikembangkan  menjadi berbagai produk turunan, salah satunya adalah kombucha. Teh kombucha merupakan salah satu jenis teh yang  dihasilkan  dari  proses  fermentasi  antara  teh  manis  dengan  mikroba (Villarreal - Soto,  Beaufort, Bouajila, Souchard, & Taillandier, 2018). Jenis teh ini memiliki kelebihan jika dibandingkan dengan jenis teh  biasanya  karena  di  dalam  teh  kombucha  terkandung  asam  organic  dan  beberapa  senyawa  organic serta  asam  amino (Ita  Purnami,  Anom  Jambe,  &  Wayan  Wisaniyasa,  2018). Karena  kandungan  tersebut berkhasiat  sebagai  anti  oksidan  dan  anti  bakteri  untuk  meningkatkan  fungsi  saluran  pencernaan  serta
meningkatkan  ketahanan  tubuh  dan  juga  mampu  menurunkan  kadar  kolesterol,  tekanan  darah  serta memperbaiki fungsi hati dan penurunan penyebaran kanker (Leal, Sua rez, Jayabalan, Oros,  & Escalante - Aburto, 2018). Aroma merupakan salah  satu  parameter yang penting dalam menentukan kualitas suatu produk khususnya teh, karena teh dengan jumlah senyawa kimia dan volatile yang tinggi memiliki korelasi terhadap  sensorik  bau  dan  juga  rasa (Inayah,  Nurul,  Jainudin  Heremba,  Samloy,  &  Tuapattinaya,  2019) Oleh  karena  itu  salah  satu  metode  yang  dapat  diterapkan  sebagai  pengujian  aroma  teh  melalui  studi volatile  organic  compound (VOC)  selama  proses  fermentasi (Hidayat,  Nuringtyas,  &  Triyana,  2018). . Instrumen  standar  yang  paling  umum  untuk  menganalisis  VOC  adalah  Gas  Chromatography  (GC),  Gas Chromatography - Mass  Spectrometry  (GC - MS),  spektrofotometri  dan  kromatografi  gas  cair.  Namun instrument  ini  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  juga  relatif  mahal  dan  membutuhkan  tenaga  ahli dalam  membaca  hasilnya (Sharma  et  al.,  2015), sedangkan  produksi  teh  kombucha  masih  terbatas  di kalangan masyarakat dengan waktu produksi yang relativf cepat. Oleh karena sistem larik sensor gas atau lebih dikenal dengan sebutan hidung elektronik (e - nose) bisa menjadi alternatif untuk menganalisis VOC pada teh kombucha.
Hidung  elektronik  (e - nose)  adalah  instrument  yang  bekerja  meniru  sistem  penciuman  pada manusia  yang  terdiri  dari  susunan  sensor  gas (Triyana,  Taukhid  Subekti,  Aji,  Nur  Hidayat,  &  Rohman, 2015). Beberapa  penelitian  telah  menggunakan  e - nose  untuk  mendeteksi  dan  menganalisis  proses fermentasi  pada  bahan  makanan  seperti  tempe (Hidayat  et  al.,  2018) dan  keju (Abu - Khalaf  &  Masoud, 2022). Sedangkan  untuk  minuman  seperti  monitoring  proses  pembuatan  teh  hitam (Lazaro,  Ballado, Bautista, So, & Villegas, 2018; Sharmilan, Premarathne, Wanniarachchi, Kumari, & Wanniarachchi, 2020), fermentasi  teh low - country Sri  Langka (Sharmilan,  Premarathne,  Wanniarachchi,  Kumari,  & Wanniarachchi,  2022), dan  juga  klasifikasi  teh  hijau  berdasarkan  geografisnya (Yu  &  Gu,  2021). Hal  ini telah membuktikan bahwa e - nose adalah instrument dengan sensitivitas tinggi yang mampu melakukan pengukuran volatile secara non - invasif terhadap makanan (Kovacs et al., 2020).
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  penelitian  ini  akan  mempelajari  perubahan  volatil  dari  proses fermentasi  teh  kombucha  dengan  menggunakan  e - nose.  Respon  sensor  pada  e - nose  selama  proses fermentasi  akan  dilakukan  analisis  diskriminasi  untuk  mengetahui  tahapan  dari  proses  fermentasi berdasarkan  produksi  VOC  selama  proses  fermentasi.  Keluaran  sensor  gas  yang  terpasang  secara  larik pada  e - nose  merupakan  data  multivariat,  sehingga  diperlukan  analisis  multivariat. Linier  discriminant analysis (LDA)  merupakan  salah  satu  metode  pengenalan  pola  terbimbing  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisis data multivariat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan menerapkan teknologi e - nose utuk mendeteksi  volatil  yang  dhasilkan  selama  proses  fermentasi  teh  kombucha  dan  membedakan  tahapan proses  fermentasi  menggunakan  LDA.  Selanjutnya  hasil  diskriminasi  akan  diklasifikasi  menggunakan beberapa  metode  klasifikasi,  sehingga  diharapkan  diperoleh  e - nose  yang  memiliki  performa  yang  baik dalam menganalisis dan mengklasifikasi proses fermentasi teh kombucha.

## 2. METODE
Tiga botol teh kombucha dengan masing-masing sebanyak satu liter digunakan sebagai sampel. Proses pembuatan teh kombucha ini dilakukan secara konvensional dengan campuran 3 liter air, 25 gram teh hitam, dan 300 gram gula serta 510 gram kombucha. Pada penelitian sebelumnya dimana campuran kombucha kemudian ditutup dengan kain atau handuk bersih untuk mencegah kontaminasi dan dibiarkan berfermentasi pada suhu kamar (18 – 30°C) selama 7 – 10 hari10 hari (Bishop, Pitts, Budner, & Thompson- Witrick, 2022) , namun pada penelitian ini fermentasi dilakukan selama 12 hari pada suhu kamar dengan instrument  e-nose  untuk  mendeteksi  bau  yang  dihasilkan  selama  proses  fermentasi  tersebut.  Pada instrumen  e-nose  terdapat  enam  jenis  sensor  gas  komersil  yaitu  TGS-822,  TGS-2600,  TGS-2611,  MQ-3, MQ-9  dan  MQ-135.  Unit  instrumen  e-nose  yang  digunakan  seperti  pada Gambar  1 ,  sedangkan  detail sensor  gas  dijelaskan  pada Tabel  1 .  Pada  sistem  e-nose  terdapat  mikrokontroler  yang  berfungsi  untuk mengontrol  status  hidup/mati  kipas  dan  interval  waktu  proses  sensing/purging.  Selain  itu  sistem  alur udara di set menggunakan  pompa dan dua  buah  solenoid yang aktif secara bergantian yakni  membuka dan  menutup  aliran  udara  saat  proses collecting atau  pengambilan  data.  Satu  siklus  pengambilan  data sampel aroma teh kombucha dengan  e-nose dilakukan  selama 100 detik dengan rincian proses flushing selama 5 detik, sampling selama 25 detik dan proses purging selama 70 detik. Setiap pengambilan data dilakukan perulangan sebanyak 3 kali dimana nantinya data pengukuran ke-1 dan data ke-2 digunakan sebagai  data  latih  selama  proses  pemodelan,  sedangkan  data  pengukuran  ke-3  digunakan  sebagai  data validasi untuk  mengevaluasi kinerja model klasifikasi yang telah  dibangun. Data yang sudah terkumpul selanjutnya dilakukan pra-pemrosesan data untuk meningkatkan dan mengoptimalkan dataset. Ini dibagi menjadi  dua  tahap,  pengolahan  dasar  dan  standarisasi (Li,  Lai,  &  Chen,  2017). Umumnya,  ada  tiga pemrosesan  dasar:  metode  diferensial,  relatif,  dan  fraksional. Dalam  penelitian  ini,  metode  diferensial
digunakan sebagai pengolahan baseline, dimana nilai dinamis dari respon sensor (Xs(t)) dikurangi dengan nilai baseline (respon sensor minimum saat terkena udara bebas/gas referensi) (Xs(0)) (1). Standarisasi dilakukan dalam proses pemodelan klasifikasi.
𝑌 𝑠 = 𝑋 𝑠 (𝑡) − 𝑋 𝑠 (0) (1)
Respons dari sensor gas berbasis metal oksida yang khas terdiri dari dua proses, penginderaan, dan pembersihan. Untuk satu sampel, beberapa jalur data akan dihasilkan. Juga, tanggapan tahap awal dan tahap stasioner cenderung sama antar sampel. Oleh karena itu, diperlukan tahapan ekstraksi ciri sebelum proses klasifikasi. Hal ini untuk mengekstrak informasi penting dari respon sensor untuk mendapatkan hasil  klasifikasi  yang  optimal (Sanaeifar,  Mohtasebi,  Ghasemi-Varnamkhasti,  &  Ahmadi,  2016;  Wijaya, Sarno, & Zulaika, 2016). Beberapa metode ekstraksi ciri meliputi respon pada waktu tertentu dengan nilai statistic (Wakhid,  Sarno,  &  Sabilla,  2022). Metode  ekstraksi  ciri  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini adalah  kombinasi  dari  nilai  maksimum  dari  respon  sensor  (Ymax)  (2),  nilai  mean  (3)  dan  nilai  daya spektrum frekuensi (4).
𝑌 𝑚𝑎𝑥 = max⁡(𝑌 𝑠 ) (2)
𝑀𝑒𝑎𝑛 = 1 𝑛 ∑ (𝑥 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (3)
𝑋(𝑘) = ∑ 𝑥(𝑛)𝑊 𝑁 𝑛𝑘 𝑁−1 𝑛=0 (4)
Setiap  data  e-nose  terdiri  dari  enam  respon  sensor  gas,  oleh  karena  itu,  diperlukan  metode analisis multivariat sebagai metode pengenalan pola volatile dari fermentasi teh kombucha. Metode yang digunakan adalah LDA yang merupakan salah satu metode yang dapat membedakan data multivariat ke dalam  kelompok  kategori  kelas.  LDA  adalah  teknik  yang  memaksimalkan  varians  antar  kategori  dan meminimalkan  varians  setiap  kategori  melalui  proyeksi  data  dari  ruang  berdimensi  tinggi  ke  ruang berdimensi rendah (linear discriminant/LD). Kriteria ini memungkinkan LDA memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan data target ke dalam kelas label individu (Sanaeifar et al., 2016; Wakhid et al., 2022). Pemodelan  tahapan  fermentasi  teh  dibangun  melalui  beberapa  tahapan  yaitu  transformasi  data, resampling, dan pemodelan. Tahap transformasi data dilakukan karena beberapa alasan. Beberapa teknik pemodelan memerlukan persyaratan yang ketat untuk menghasilkan kinerja yang maksimal, karena salah satunya  adalah  setiap  prediktor  harus  memiliki  skala  yang  sama.  Pada  penelitian  ini  tahapan  proses transformasi  data  dilakukan  dengan  proses  scaling  dan  centering.  Proses  penskalaan  dilakukan  dengan nilai  masing-masing  prediktor  dibagi  dengan  standar  deviasinya.  Operasi  pemusatan  dilakukan  dengan menggunakan nilai rata-rata setiap prediktor dikurangi dengan semua nilai predictor (Kuhn & Johnson, 2013). Proses  resampling  dilakukan  dengan  10- fold  cross-validation dengan  sepuluh  kali  pengulangan. Metode grid-search digunakan untuk menentukan parameter terbaik dari model klasifikasi. Tujuan dari proses  ini  adalah  untuk  mencegah overfitting dan  mendapatkan  model  klasifikasi  terbaik  yang  dapat memprediksi  tahapan  fermentasi  teh.  Proses  selanjutnya  adalah  membuat  model  klasifikasi  tahapan fermentasi teh. Dalam penelitian ini digunakan  tiga metode klasifikasi yaitu Linier Discriminant Analysis (LDA), K-Nearest Neighbor (kNN), dan DecisionTreeClassifier (CART). Data pengukuran ke-1 dan data ke-2 digunakan  sebagai  data  latih  selama  proses  pemodelan,  sedangkan  data  pengukuran  ke-3  digunakan sebagai data validasi untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi yang telah dibangun.
Tabel 1 . Daftar Larik Sensor Gas dengan Targetnya No Sensor Target Gas 1. MQ-3 Alkohol 2. MQ-9 Karbon Monoksida, Metana 3. MQ-135 Amonia, Sulfida, uap seri Benzena 4. TGS-822 Heksana, Benzena, Etanol 5. TGS-2600 Metana, CO, Hidrogen, Etanol, Isobutane 6. TGS-2611 Metana, Etanol, Hidrogen, Isobutane

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil a. Proses Fermentasi Teh Kombucha
Tiga botol teh kombucha telah berhasil diuji dengan e-nose. Volatil teh kombucha selama proses fermentasi  dengan  tiap  botol  dianalisis  menggunakan  e-nose  selama  dua  belas  hari.  Respon  sensor  gas pada e-nose selama proses fermentasi ditunjukkan pada Gambar 2 . Gambar tersebut menunjukkan nilai rata-rata respon sensor gas terhadap proses fermentasi teh kombucha. Pengambilan data e-nose dimulai dari hari ke-1 yaitu sekitar 2 jam setelah teh dilakukan fermentasi atau di saat teh kombucha ini di buat hingga proses fermentasi selama 12 hari.
Gambar 2. Nilai Maksimum Rata-Rata dari Respon Sensor Gas Selama Proses Fermentasi Teh Kombucha dari Hari Ke-1 Hingga Hari ke-12
Visualisasi teh kombucha pada hari ke-1(H1), hari ke-3(H3), hari ke-6(H6), hari ke-7(H7), hari ke- 10(H10), dan hari ke-12(H12) ditunjukkan pada Gambar 3 . Secara visual terlihat waktu fermentasi <7 hari jamur  SCOBY  belum  terbentuk  secara  utuh  sedangkan  pada  hari  ke-7  hampir  semua  permukaan  telah ditutupi  jamur SCOBY  walaupun masih  belum  merata dan waktu  fermentasi >7 hari permukaan  air  teh sudah tertutup dengan SCOBY secara merata yang semakin lama akan semakin menebal.
b. Linier discriminant analysis (LDA) dari tahap fermentasi dan klasifikasi teh kombucha
Linier discriminant analysis (LDA) adalah pengenalan pola yang terawasi, yang digunakan untuk memverifikasi kemampuan e-nose untuk mengklasifikasikan dengan benar tahapan proses fermentasi teh kombucha selama dua belas hari. Uji e-nose dilakukan tiga kali sehari selama dua belas hari, dimulai dari hari-1 setelah proses pembuatan teh kombucha sampai dengan hari ke-12 fermentasi. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4 . Plot Nilai dari Dua Fungsi LDA pada Proses Fermentasi Teh Kombucha Selama 12 Hari
Berdasarkan referensi dimana fermentasi teh  kombucha hingga siap di panen  dan  di konsumsi paling cepat di hari ketujuh maka kami mengklasifikasikannya ke dalam dua tahap. Tahap ini dimulai dari hari ke-1 hingga hari ke-6 dengan klaster data yang dihasilkan seperti pada Gambar 5 , tahap selanjutnya pada  hari  ke-7  hingga  hari  ke-12,  dpaat  dilihat  pada Gambar  6 .  Oleh  karena  itu,  kami  mencoba menganalisis untuk kedua tahap ini secara terpisah. Selain itu kami juga melakukan klasifikasi dari proses fermentasi teh kombucha ini berdasarkan prediksi hari dengan menguji menggunakan beberapa metode yang hasilnya ditunjukkan pada Tabel 2 . Hasil ini menunjukkan penerapan teknologi e-nose yang berbasis larik  sensor  gas  untuk  mengidentifikasi  profile  bau  yang  dihasilkan  selama  proses  fermentasi  teh kombucha dan dengan data multivariate yang diperoleh dengan menerapkan kombinasi fitur seperti pada persamaan (2), (3) dan (4) menunjukkan.
Gambar 5. Plot nilai dari dua fungsi LDA pada proses awal fermentasi (hari ke-1 hingga ke-6) teh kombucha sebagai indikasi belum matang

## Tabel 2 . Hasil Evaluasi Model Klasifikasi
Model Klasifikasi Akurasi (%) Training Validation KNN 55,22 63,89 CART 100 55,88 LDA 88,89 83,33

## Pembahasan
Teh  kombucha adalah  minuman fermentasi yang biasanya disebut  sebagai minuman fungsional karena  bermanfaat  untuk  kesehatan  dan  telah  mendapat  popularitas  di  hampir  seluruh  dunia  dan produksi komersil minuman kombucha dan kultur mikroba telah masuk ke tingkat industri dengan mesin yang  telah  dikembangkan (Dutta  &  Paul,  2019;  Laureys,  Britton,  &  de  Clippeleer,  2020).  Gambar  2 menunjukkan hampir semua respon sensor gas menunjukkan tren yang menurun dari hasil deteksi gas yang  dihasilkan  selama  proses  fermentasi  teh  kombucha  kecuali  sensor  MQ-135  yang  terlihat  datar selama  12  hari  proses  pemantauan.  Hasil  ini  juga  menunjukkan  sensor  MQ-3  yang  memiliki  respon tertinggi selama proses pemantauan. Grafik respon sensor juga menunjukkan pada hari ke-6 dari proses fermentasi  cenderung  menurun  dan  kemudian  di  hari  ke-7  hampir  semua  sensor  juga  kembali  naik walaupun hanya sedikit dan cenderung membentuk pola yang menyerupai proses dari awal lagi dimana grafik  akan  kembali  menurun  hingga  di  hari  ke-12  pada  proses  fermentasi.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa sistem e-nose mampu mendeteksi perubahan volatil yang terjadi selama proses fermentasi yang sesuai  dengan  kajian  sebelumnya  yang  memanfaatkan  e-nose  sebagai  pengukuran  non-destruktif  dan analisis cepat, serta berbiaya murah (Seesaard & Wongchoosuk, 2022).
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  proses  setelah  waktu  fermentasi  6  hari  dan sebelumnya. Hasil ini juga menunjukkan adanya perbedaan pola volatil antara waktu fermentasi < 6 hari dan  waktu  fermentasi  >  6  hari.  Berdasarkan  referensi  yang  menyatakan  bahwa  proses  fermentasi  teh kombucha  terjadi  karena  peran  dari Symbiotic  Culture  of  Bacteria  and  Yeast (SCOBY)  selama  7  sampai dengan  10  hari (Kruk,  Trząskowska,  Ścibisz,  &  Pokorski,  2021;  Leal  et  al.,  2018) . SCOBY  merupakan biofilm  selulosa  yang  mengandung  kultur  symbiosis  bakteri  dan  ragi (Laavanya,  Shirkole,  & Balasubramanian, 2021) yang menghasilkan komposisi volatile kimia berdasarkan waktu fermentasi yaitu jika  7  hari  kandungan  senyawa  anions  yang  lebih  dominan (Kumar,  Narayan,  &  Hassarajani,  2008; Villarreal-Soto  et  al.,  2018) ,  untuk  durasi  10  hari  akan  mengandung  vitamin  B2  dan  vitamin  C (Bauer- Petrovska  &  Petrushevska-Tozi,  2000;  Villarreal-Soto  et  al.,  2018), sedangkan  durasi  12  hari  sampai dengan  15  hari  senyawa  yang  dihasilkan  berupa  protein (Blanc,  1996;  Jayabalan,  Marimuthu,  & Swaminathan, 2007), Vitamin B1 dan B12 (Bauer-Petrovska & Petrushevska-Tozi, 2000). Gambar  3 menunjukkan  perubahan  fisik  dari  teh  kombucha  selama  proses  fermentasi  dimana terlihat  cukup  jelas  pada  hari  ke-6  dalam  proses  fermentasi  mulai  tampak  pertumbuhan  jamur  SCOBY walaupun  belum  merata  dan  selang  sehari  yakni  di  hari  ke-7  sudah  semakin  meluas  dan  merata  di permukaan air tehnya. Hal ini akan terus berlanjut hingga hari ke-12 dimana jamur SCOBY sudah semakin menebal  yang  mengindikasikan  bahwa  teh  kombucha  sudah  siap  untuk  di  panen  atau  di  konsumsi. Gambar  4 menunjukkan  plot  skor  dari  dua  fungsi  LDA  berdasarkan  klasifikasi  waktu  fermentasi  dalam satuan hari. Ada empat klaster utama yang terbentuk; klaster data hari ke-1, klaster data hari-2 dan hari ke-3  serta  klaster  data  hari  ke-4  hingga  hari  ke-12.  Hasil  ini  menunjukkan  adanya  korelasi  yang  baik antara pernyataan tentang proses fermentasi yang terdiri dari dua tahap, yaitu tahap pertumbuhan jamur (proses  fermentasi)  dan  tahap  pertumbuhan  bakteri.  Setiap  tahapan  dan  proses  mikrobiologi  dalam fermentasi  teh  memiliki  aroma  khas  yang  ditunjukkan  dengan  pola  yang  berbeda.  Tahap  pertumbuhan jamur selama proses fermentasi mulai bergeser pada hari ke-4. Terlihat pada gambar bahwa klaster data hari  ke-4  mulai  terpisah  dari  klaster  pertama  (awal  pembuatan)  serta  klaster  ke-2  dan  ke-3 (pertumbuhan  jamur).  Hasil  ini  menyerupai  penelitian  sebelumnya  yang  menyimpulkan  bahwa  metode LDA dapat melakukan diskriminasi terhadap proses fermentasi pada tempe (Hidayat et al., 2018) dan juga diskriminasi  teh  China  dengan  perbedaan  derajat  fermentasi (Wu  et  al.,  2014).  Gambar  4 juga menunjukkan  hasil  dua  fungsi  LDA  dari  data  fermentasi  hari  ke-4  hingga  ke-12  yang  saling  tumpang tindih.  Oleh  karena  itu,  kami  mengklasifikasikan  data  fermentasi  teh  kombucha  berdasarkan  hari fermentasi  yaitu di  Hari ke-1 dimulai dari  waktu  pembuatan hingga hari ke-12 saat teh  sudah  dapat di konsumsi. Gambar  5 merupakan  tampilan  hasil  pada  tahapan  pertama  dimana  metode  LDA  dapat mendeskriminasi  data  volatil  berdasarkan  harinya.  Grafik  ini  juga  menjelaskan  bahwa  tahapan  proses fermentasi  teh  kombucha  dari  hari  ke-1  hingga  ke-6  memiliki  perbedaan  yang  mengindikasikan  proses fermentasi telah berlangsung.
Pada Gambar  6 yang  merupakan  tahapan  kedua  dari  proses  fermentasi  dimana  pertumbuhan jamur SCOBY telah tampak secara visual. Hasil ini menampilan data yang diperolah terdapat irisan pada
data di hari ke-8, hari ke-10, hari ke-11 dan hari ke-12, namun varian data di hari ke-9 masih terpisah. Meskipun begitu hasil ini juga menunjukkan sebaran data dari proses fermentasi untuk data  ≥ hari ke -10 berada  di  sebagian  besar  nilai  negatif  dari  sumbu  x  pada  grafik.  Sehingga  fungsi  LDA  selain  dapat mereduksi  dimensi  data  yang  diperoleh  menjadi  variabel  nilai  yang  baru  juga  mampu  mendiskriminasi varian  data  berdasarkan  hari  dalam  proses  fermentasi  teh  kombucha.  Selain  hasil  diskriminasi  LDA terhadap tahapan proses fermentasi teh kombucha selama dua belas hari, kami juga membangun model klasifikasi  berdasarkan  hari  selama  proses  fermentasi.  Kami  menggunakan  tiga  model  klasifikasi  untuk mengklasifikasikan tahapan proses fermentasi teh  kombucha, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree Classifier (CART), dan Linier Discriminant Analysis (LDA). Tabel 2 menunjukkan hasil akurasi dari tiga model  dalam  proses  klasifikasi  tersebut  dimana  nilai  akurasi  tertinggi  pada  proses  pelatihan  adalah metode  CART  dengan akurasi mencapai 100%  dan  terendah  adalah  KNN yaitu  55,22%.  Namun akurasi yang  tinggi  dalam  proses  pelatihan  tidak  menjamin  diperolehnya  model  klasifikasi  yang  dapat menghasilkan kinerja yang tinggi selama proses evaluasi. Hal ini terbukti dengan model klasifikasi yang paling baik dalam tahapan proses fermentasi teh kombucha menggunakan e-nose adalah LDA dengan nilai akurasi tertinggi dibanding dua metode yang lain pada saat di uji validasi yaitu sebesar 83,33%. Hasil ini menunjukkan  bahwa  sistem  e-nose  yang  digabung  dengan  analisis  kemometrik  LDA  dapat  dijadikan instrumen untuk memantau produksi minuman dan makanan yang dihasilkan dari proses fermentasi.

## 4. SIMPULAN
Keberadaan  teh  fermentasi  khususnya  teh  kombucha  mulai  banyak  diproduksi  di  Indonesia, tetapi studi yang dilakukan dengan perangkat e-nose untuk memantau kualitas teh yang dihasilkan tidak tersedia.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menjadi  perintis  studi  untuk  memperkenalkan  sistem  e-nose untuk  memantau  tahap  fermentasi.  Penelitian  ini  mencatat  profil  sensor  e-nose  terhadap  aroma  teh kombucha yang dideteksi selama 12 hari dengan mempertimbangkan keenam nilai sensor pada e-nose. Namun  perlu  diperhatikan  bahwa  waktu  fermentasi  akan  sangat  tergantung  pada  kondisi  iklim  dan proses produksi yang unik di produsennya dan juga pemilihan serta permintaan akan kualitas teh yang ada  di  pasaran.  Oleh  karena  itu  e-nose  dapat  dimanfaatkan  untuk    kedepannya  sebagai  standar  alat  uji mutu teh fermentasi, sehingga sesuai dengan standar yang telah ditentukan.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Gadjah  Mada  yang  telah  memberikan hibah penelitian sesuai dengan kontrak nomor: 2559/UN1.P.III/Dit-Lit/PT.01.03/2022 dan semua pihak yang telah membantu terselesaikannya penelitian ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Abu-Khalaf,  N.,  &  Masoud,  W.  (2022).  Electronic  Nose  for  Differentiation  and  Quantification  of  Yeast Species in White Fresh Soft Cheese. Applied Bionics and Biomechanics . https://doi.org/10.1155/2022/8472661.
Alvian  Nugroho,  A.,  Wijaya,  W.,  Hendry,  J.,  &  Sumanto,  B.  (2022).  Seleksi  Fitur  Aroma  Teh  Kombucha menggunakan  ANN  untuk  Optimasi  Kinerja  Sistem  E-nose. ELKOMIKA , 10 (2),  334 – 349. https://doi.org/10.26760/elkomika.v10i2.334.
Bauer-Petrovska,  B.,  &  Petrushevska-Tozi,  L.  (2000).  Mineral  and  water  soluble  vitamin  content  in  the Kombucha  drink. International  Journal  of  Food  Science  and  Technology , 35 (2). https://doi.org/10.1046/j.1365-2621.2000.00342.x.
Bishop,  P.,  Pitts,  E.  R.,  Budner,  D.,  &  Thompson-Witrick,  K.  A.  (2022).  Kombucha:  Biochemical  and microbiological  impacts  on  the  chemical  and  flavor  profile. Food  Chemistry  Advances , 1 . https://doi.org/10.1016/j.focha.2022.100025.
Blanc,  P.  J.  (1996).  Characterization  of  the  tea  fungus  metabolites. Biotechnology  Letters, 18 (2). https://doi.org/10.1007/BF00128667.
Dutta, H., & Paul, S. K. (2019). Kombucha Drink: Production, Quality, and Safety Aspects. In Production and Management of Beverages. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-815260-7.00008-0.
Hidayat,  S.  N.,  Nuringtyas,  T.  R.,  &  Triyana,  K.  (2018).  Electronic  Nose  Coupled  with  Chemometrics  for Monitoring of Tempeh Fermentation Process. Proceedings - 2018 4th International Conference on Science and Technology,. ICST . https://doi.org/10.1109/ICSTC.2018.8528580.
Hotmaria Simanjuntak, D., & Lestari, D. (2016). FishtecH-Jurnal Teknologi Hasil Perikanan Karakteristik Kimia  dan  Aktivitas  Antioksidan  Kombucha  dari  Tumbuhan  Apu-apu  (Pistia  stratiotes)  Selama
Fermentasi., 5 (2), 123 – 133.
Inayah, S. N., Nurul, W., Jainudin Heremba, M., Samloy, Y., & Tuapattinaya, P. M. J. (2019). Uji Organoleptik Enhalus  Tea  Berdasarkan  Cara  Pengeringan  Dan  Tingkat  Ketuaan  Daun  Secara  Morfologi. Scie Map J , 1 (2), 65 – 72.
Ita  Purnami,  K.,  Anom  Jambe,  A.,  &  Wayan  Wisaniyasa,  N.  (2018).  Pengaruh  Jenis  Teh  Terhadap Karakteristik  Teh  Kombucha. Itepa:  Jurnal  Ilmu  Dan  Teknologi  Pangan , 7 (2). https://doi.org/10.24843/itepa.2018.v07.i02.p01.
Jayabalan,  R.,  Marimuthu,  S.,  &  Swaminathan,  K.  (2007).  Changes  in  content  of  organic  acids  and  tea polyphenols during kombucha tea fermentation. Food Chemistry , 102 (1). https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2006.05.032. Kovacs, Z., Bodor, Z., Zaukuu, J. L. Z., Kaszab, T., Bazar, G., Tóth, T., & Mohácsi-Farkas, C. (2020). Electronic nose  for  monitoring  odor  changes  of  Lactobacillus  species  during  milk  fermentation  and  rapid selection of probiotic candidates. Foods , 9 (11). https://doi.org/10.3390/foods9111539.
Kruk, M., Trząskowska, M., Ścibisz, I., & Pokorski, P. (2021). Application of the “scoby” and kombucha tea for the production of fermented milk drinks. Microorganisms , 9 (1). https://doi.org/10.3390/microorganisms9010123.
Kuhn,  M.,  &  Johnson,  K.  (2013).  Applied  predictive  modeling. In  Applied  Predictive  Modeling . https://doi.org//10.1007/978-1-4614-6849-3.
Kumar,  S.  D.,  Narayan,  G.,  &  Hassarajani,  S.  (2008).  Determination  of  anionic  minerals  in  black  and kombucha tea using ion
chromatography. Food Chemistry ,
111 (3). https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2008.05.012. Laavanya,  D.,  Shirkole,  S.,  &  Balasubramanian,  P.  (2021).  Current  challenges,  applications  and  future perspectives of SCOBY cellulose of Kombucha fermentation. In Journal of Cleaner Production , 295 . https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126454.
Laureys, D., Britton, S. J., & de Clippeleer, J. (2020). Kombucha Tea Fermentation: A Review. In Journal of the American Society of Brewing Chemists , 78 (3). https://doi.org/10.1080/03610470.2020.1734150.
Lazaro, J. B., Ballado, A., Bautista, F. P. F., So, J. K. B., & Villegas, J. M. J. (2018). Chemometric data analysis for black tea fermentation using principal component analysis. In AIP Conference Proceedings (p. 2045). https://doi.org/10.1063/1.5080863.
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). https://doi.org/10.1080/19476337.2017.1410499.
Li,  Y.-X.,  Lai,  H.-M.,  &  Chen,  C.-P.  (2017).  A  Scientometric  Review  of  the  Current  Status  and  Emerging Trends in Project-Based Learning. International Journal of Information and Education Technology , 7 (8), 581 – 584. https://doi.org/10.18178/ijiet.2017.7.8.935. 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:  Journal  of  the International Measurement Confederation , 82 . https://doi.org/10.1016/j.measurement.2015.12.041.
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 .
Seesaard, T., & Wongchoosuk, C. (2022). Recent Progress in Electronic Noses for  Fermented Foods  and Beverages Applications. Fermentation , 8 (7), 302. https://doi.org/10.3390/fermentation8070302. Sharma,  P.,  Ghosh,  A.,  ,  Tudu,  B.,  Sabhapondit,  S.,  Baruah,  B.  D.,  Tamuly,  P.,  Bhattacharyya,  N.,  & Bandyopadhyay, R. (2015). Monitoring the fermentation process of black tea using QCM sensor based electronic nose.
Sensors
and
Actuators, B: Chemical , 219 . https://doi.org/10.1016/j.snb.2015.05.013.
Sharmilan, T., Premarathne, I., Wanniarachchi, I., Kumari, S., & Wanniarachchi, D. (2020). Electronic Nose Technologies  in  Monitoring  Black  Tea  Manufacturing  Process. In  Journal  of  Sensors , 2020 . https://doi.org/10.1155/2020/3073104
Sharmilan, T.,  Premarathne, I., Wanniarachchi, I., Kumari, S., & Wanniarachchi, D. (2022). Application of Electronic  Nose  to  Predict  the  Optimum  Fermentation  Time  for  Low-Country  Sri  Lankan  Tea. Journal of Food Quality . https://doi.org/10.1155/2022/7703352. Triyana, K., Taukhid Subekti, M., Aji, P., Nur Hidayat, S., & Rohman, A. (2015). Development of Electronic Nose with Low-Cost Dynamic Headspace for Classifying Vegetable Oils and Animal Fats. Applied Mechanics and Materials , 771. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.771.50. Villarreal-Soto,  S.  A.,  Beaufort,  S.,  Bouajila,  J.,  Souchard,  J.  P.,  &  Taillandier,  P.  (2018).  Understanding
Kombucha  Tea  Fermentation:  A  Review. In  Journal  of  Food  Science , 83 (3),  580 – 588. https://doi.org/10.1111/1750-3841.14068.
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.
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). https://doi.org/10.15866/irecos.v11i8.9425.
Wu, Q. J., Dong, Q. H., Sun, W. J., Huang, Y., Wang, Q. Q., & Zhou, W. L. (2014). Discrimination of Chinese teas with  different  fermentation  degrees  by  stepwise  linear  discriminant  analysis  (S-LDA)  of  the chemical compounds. Journal of Agricultural and Food Chemistry , 62 (38). https://doi.org/10.1021/jf5025483.
Yu,  D.,  &  Gu,  Y.  (2021).  A  machine  learning  method  for  the  fine-grained  classification  of  green  tea  with geographical indication using a mos-based electronic nose. Foods , 10 (4). https://doi.org/10.3390/foods10040795.