Klasifikasi aroma volatile organic compounds (VOCs) pada tapai ketan selama proses fermentasi berbasis electronic nose

INDONESIA:

Proses fermentasi tapai ketan menghasilkan senyawa volatil kompleks yang menentukan kualitas sensorik produk, namun pemantauan secara konvensional sering kali bersifat subjektif dan destruktif. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi aroma senyawa organik volatil (VOCs) pada tapai ketan menggunakan sistem electronic nose (e-nose). Sensor array dalam sistem e-nose ini terdiri dari enam sensor gas semikonduktor, yaitu MQ-3, MQ-4, MQ-136, MQ-137, TGS-822, dan TGS-2610. Sampel tapai ketan disiapkan dengan empat variasi konsentrasi ragi (0,5%; 1,0%; 1,5%; dan 2,0%) dan diamati selama empat hari proses fermentasi. Data respons sensor diolah menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa e-nose mampu menangkap dan membedakan pola aroma VOCs dari masing-masing sampel tapai ketan. Metode PCA mampu mengekstraksi informasi aroma VOCs secara efektif, di mana diperoleh nilai dua komponen utama pertama (PC1 dan PC2) dari setiap variasi durasi fermentasi sampel tapai ketan sebesar 99,19%; 96,58%; 94,82%; dan 93,28%. Visualisasi Score Plot 2D dan 3D menunjukkan pemisahan klaster yang jelas berdasarkan konsentrasi ragi pada sampel tapai ketan pada setiap durasi fermentasi. Hasil ini membuktikan bahwa integrasi e-nose dan PCA memiliki akurasi yang baik dalam mengklasifikasikan pola aroma VOCs tapai ketan, sehingga berpotensi diaplikasikan untuk pemantauan kualitas produk pangan hasil fermentasi secara objektif.

ENGLISH:

The fermentation process of sticky rice tapai produces complex volatile compounds that determine the product’s sensory quality; however, conventional monitoring methods are often subjective and destructive. This study aims to identify the aroma of volatile organic compounds (VOCs) in sticky rice tapai using an electronic nose (e-nose) system. The sensor array in this e-nose system consists of six semiconductor gas sensors: the MQ-3, MQ-4, MQ-136, MQ-137, TGS-822, and TGS-2610. Sticky rice tapai samples were prepared with four different yeast concentrations (0.5%, 1.0%, 1.5%, and 2.0%) and monitored throughout the four-day fermentation process. The sensor response data were analyzed using Principal Component Analysis (PCA). The results of the study show that the e-nose can detect and distinguish VOCs odor patterns in each sticky rice tapai sample. The PCA method effectively extracted aroma information from VOCs, yielding values for the first two principal components (PC1 and PC2) for each fermentation duration variation in the sticky rice tapai samples: 99.19%, 96.58%, 94.82%, and 93.28%. The 2D and 3D score plots clearly show the separation of clusters by yeast concentration in the sticky rice tapai samples at each fermentation duration. These results demonstrate that integrating an e-nose with PCA achieves high accuracy in classifying VOC aroma patterns in sticky rice tapai, making it a promising tool for the objective monitoring of the quality of fermented food products.

ARABIC:

تنتج عملية تخمير أرز الدبق المخمر مركبات متطايرة معقدة تحدد الجودة الحسية للمنتج، إلا أن الرصد بطرق تقليدية غالبًا ما يكون ذاتيًا وماحيًا. هدف هذا البحث إلى تحديد رائحة المركبات العضوية المتطايرة (VOCs) في أرز الدبق المخمر باستخدام نظام الأنف الإلكتروني (e-nose). يتكون مصفوفة المستشعرات في نظام الأنف الإلكتروني من ستة مستشعرات غاز شبه موصلة وهي MQ-3، MQ-4، MQ-136، MQ-137، TGS-822، وTGS-2610. تم إعداد عينات أرز الدبق المخمر بأربع تركيزات مختلفة من الخميرة (0.5٪؛ 1.0٪؛ 1.5٪؛ و 2.0٪) وتمت مراقبتها على مدى أربعة أيام من عملية التخمير. تمت معالجة بيانات استجابة المستشعر باستخدام طريقة تحليل المكونات الرئيسية (PCA). أظهرت نتائج البحث أن الأنف الإلكتروني قادر على التقاط وتمييز نمط رائحة المركبات العضوية المتطايرة من كل عينة أرز الدبق المخمر. تستطيع طريقة PCA استخلاص معلومات الروائح من المركبات العضوية المتطايرة بفعالية، حيث تم الحصول على قيم المكونين الرئيسيين الأول والثاني (PC1 و PC2) لكل تغير في مدة تخمير عينات أرز الدبق المخمر بنسبة 99.19٪ و 96.58٪ و 94.82٪ و 93.28٪ على التوالي. توضح تصورات مخطط النقاط ثنائي وثلاثي الأبعاد الفصل الواضح للمجموعات بناءً على تركيز الخميرة في عينات أرز الدبق المخمر عند كل فترة تخمير. تؤكد هذه النتائج أن دمج جهاز الأنف الإلكتروني (e-nose) مع PCA يمتلك دقة جيدة في تصنيف نمط روائح المركبات العضوية المتطايرة في أرز الدبق المخمر، مما يجعله قابلاً للتطبيق في مراقبة جودة المنتجات الغذائية المخمرة بشكل موضوعي.