7/8/2025 #NOPUBLISH# Analisis dan klasifikasi pola rasa daging sapi dan babi menggunakan electronic tongue berbasis labview dengan metode PCA dan LDA

ABSTRAK:

Lidah elektronik adalah sistem sensorik yang dirancang untuk meniru mekanisme pengecapan manusia dalam mengenali dan membedakan pola rasa berdasarkan komposisi kimia dari suatu larutan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan pola rasa daging sapi dan babi menggunakan lidah elektronik berbasis LabVIEW dengan metode PCA dan LDA. Tujuh susunan sensor yang terdiri dari lima sensor membran lipid, chloride electrode, dan fluoride electrode digunakan untuk mendeteksi komponen rasa dalam sampel daging. Sistem lidah elektronik diintegrasikan dengan LabVIEW untuk akuisisi dan pengolahan data otomatis. Sampel daging yang diuji meliputi 100 g daging sapi (100S), 100 g daging babi (100B), serta campuran 50:50 sapi dan babi (50S50B) dengan 15 pengulangan untuk setiap jenis. Data respons dari susunan sensor kemudian dianalisis menggunakan PCA dan LDA. Hasil PCA menunjukkan pemisahan yang jelas antara ketiga kategori sampel, dengan PC1 dan PC2 menjelaskan 83,45% variansi total data. Biplot mengindikasikan bahwa sensor S1 dan S7 berkontribusi dominan terhadap karakteristik daging sapi, sementara sensor S6 dan S2 lebih berpengaruh dalam membedakan daging babi. LDA mencapai akurasi klasifikasi 100%, dengan dua fungsi diskriminan yang menjelaskan seluruh variansi antarkelompok. Fungsi Diskriminan
satu menyumbang 76,2% variansi dan menjadi komponen utama dalam membedakan daging sapi dan babi. Hasil LDA juga diuji dengan cross validation, didapat hasil tanpa terjadi satupun kesalahan klasifikasi dengan pencapaian akurasi 100% yang konsisten.

ABSTRACT:

An electronic tongue is a sensory system designed to mimic human tastemechanisms by identifying and differentiating flavor patterns based on the chemicalcomposition of solutions. This study aimed to analyze and classify taste patterns of beefand pork using a LabVIEW-based electronic tongue system with PCA and LDA methods.The system employed a seven-sensor array consisting of five lipid membrane sensors, achloride electrode, and a fluoride electrode to detect flavor components in meat samples.The electronic tongue was integrated with LabVIEW for automated data acquisition andprocessing. Three sample types were tested: 100 g beef (100S), 100 g pork (100B), and a50:50 beef-pork mixture (50S50B), with 15 replicates for each category. Sensor responsedata were analyzed using PCA and LDA. PCA results demonstrated clear separation amongthe three sample categories, with PC1 and PC2 accounting for 83.45% of total datavariance. The biplot indicated that sensors S1 and S7 contributed dominantly to beefcharacteristics, while sensors S6 and S2 were more influential in distinguishing pork. LDAachieved 100% classification accuracy, with two discriminant functions explaining allbetween-group variance. Discriminant function one accounted for 76.2% of the varianceand served as the primary component differentiating beef and pork. Cross-validation of theLDA results confirmed perfect classification performance, consistently achieving 100%accuracy without any misclassification.

مستخلص البحث:
للكرتوينِهوِنظامِحسيِمصممِلتقليدِآليةِالتذوقِالبشريِيفِالتعرفِعلىِأمناطِالتذوقِومتييزهاِبناءِعلىِالرتِللمحلول.ِهتدف ِهذه ِالدراسة ِإىل ِحتليل ِوتصنيف ِأمناط ِتذوق ِحلوم ِالبقر ِوحلم ِاخلنزير ِابستخدام ِلسان ِإلكرتوين ِقائم ِعلىLabVIEWِِابستخدامِطرقPCAِِوLDAِ.ِمتِاستخدامِسبعةِمصفوفاتِاستشعارِتتكونِمنِمخسةِمستشعراتِلغشاءِالدهونِ،ِوقطبِكلوريدِ،وأقطابِفلورايدِللكشفِعنِمكوانتِالنكهةِيفِِعيناتِاللحوم.ِمتِدمجِنظامِاللسانِاإللكرتوينِمعLabVIEWِِللحصولِعلىِالبياانتِومعاجلتهاِآليا.ِتضمنتِعيناتِاللحومِاليتِمتِاختبارها100ِجرامِمنِاللحمِالبقريِ(100ِِاثنية)ِ،ِو100ِجرامِمنِحلمِاخلنزيرِ(100ِِب)ِ،ِابإلضافةِإىلِمزيج50:50ِمنِاللحمِالبقريِوحلمِاخلنزيرِ(50S50Bِ)ِمع15ِِممثالِلكلِنوع.ِمثِيتمِحتليلِبياانتِاالستجابةِمنِمصفوفةِاملستشعرِابستخدامPCAِِوLDAِ.ِتظهرِنتائجPCAِِفصالِواضحاِبني ِفئات ِالعينة ِالثالث ِ، ِحيثِميثلPC1ِِوPC2ِ 83.45٪ِِمن ِإمجايلِتباين ِالبياانت.ِيشيbiplotِِإىل ِأنِمستشعراتS1ِِوS7ِتساهمِيفِالغالبِيفِِخصائصِحلمِالبقرِ،ِيفِحنيِأنِمستشعراتS6ِِوS2ِِأكثرِأتثياِيفِمتييزِحلمِاخلنزير.ِحيققLDAِِدقةِتصنيفِبنسبة100ِ٪ِ،ِمعِوظيفتنيِمتييزيتنيِتفسرانِكلِالتباينِبنيِاجملموعات.ِمتثلِالوظيفةِالتمييزيةِللفرد76.2٪ِمنِالتباينِوهيِعنصرِرئيسيِيفِالتمييزِبنيِحلمِالبقرِوحلِمِاخلنزير.ِمتِاختبارِنتائجLDAِِأيضاِعنِطريقِالتحققِاملتبادلِ،ِِومتِاحلصولِعلىِالنتائجِدونِأيِأخطاءِيفِالتصنيفِمعِحتقيقِدقةِاثبتِبنسبة100.