Penerapan teknologi hidung elektronik dan gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS) untuk klasifikasi aroma kornet sapi dan babi menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA)

ABSTRAK:

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknologi Hidung Elektronik (E-Nose) dan Gas Chromatography–Mass Spectrometry (GC-MS) dalam mengidentifikasi aroma serta membedakan produk kornet sapi dan babi berdasarkan profil senyawa volatilnya. Sampel yang digunakan terdiri dari tiga merek kornet sapi (Kornet sapi merek A, Kornet sapi merek B, Kornet sapi merek C) dan tiga merek kornet babi (Maling, Tulip, Tullong). Data dari kedua metode kemudian dianalisis menggunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk mengetahui pola klasifikasi antar sampel.Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem E-Nose mampu mengklasifikasikan aroma kornet sapi dan babi secara akurat dengan dua komponen utama (PC1 = 57,95% dan PC2 = 39,78%) yang menjelaskan 97,73% variasi total. Sementara itu, hasil PCA terhadap data GC-MS menunjukkan dua komponen utama (PC1 = 44,90% dan PC2 = 30,48%) yang menjelaskan 75,38% variasi total. Kedua hasil tersebut memperlihatkan pemisahan yang jelas antara kelompok kornet sapi dan babi tanpa adanya tumpang tindih, menandakan perbedaan signifikan pada komposisi volatil masing-masing produk. Secara keseluruhan, kombinasi teknologi E-Nose dan GC-MS terbukti efektif dalam mengidentifikasi serta mengklasifikasikan aroma kornet sapi dan babi. Temuan ini berpotensi mendukung pengawasan produk halal dan pengendalian kualitas dalam industri pangan olahan.

ABSTRACT:

This study aims to apply Electronic Nose (E-Nose) and Gas Chromatography–MassSpectrometry (GC-MS) technologies to identify aromas and differentiate betweenbeef and pork corned beef products based on their volatile compound profiles. Thesamples used consisted of three brands of beef corned beef (Kornet sapi merek A,Kornet sapi merek B, Kornet sapi merek C) and three brands of pork corned beef(Maling, Tulip, Tullong). Data from both methods were then analyzed usingPrincipal Component Analysis (PCA) to determine the classification patternsbetween samples.The analysis results showed that the E-Nose system was able toaccurately classify the aromas of beef and pork corned beef with two maincomponents (PC1 = 57.95% and PC2 = 39.78%) explaining 97.73% of the totalvariation. Meanwhile, the PCA results for the GC-MS data showed two maincomponents (PC1 = 44.90% and PC2 = 30.48%) explaining 74.% of the totalvariation. Both results showed a clear separation between the beef and pork cornedbeef groups without any overlap, indicating significant differences in the volatilecomposition of each product.Overall, the combination of E-Nose and GC-MStechnologies proved effective in identifying and classifying the aromas of beef andpork corned beef. These findings have the potential to support halal productmonitoring and quality control in the processed food industry.مستخلصالبحث

مستخلص البحث:

هتدف هذه الدراسة إىل تطبيق تقنية األنف اإللكرتوين (E-Nose)والكروماتوغرافيا الغازية–مطيافية الكتلة (GC-MS)يفكباهتا املتطايرة. تكونت العينات املستخدمة من ثالث عالماتحتديد الروائح ومتييز منتجات حلم البقر اململح وحلم اخلنزير بناء على مرجتارية من حلم البقراململح (Pronas، Bernadi، Unmeat)وثالث عالمات جتارية من حلم البقر اململح (Maling،Tulip، Tullong.)كال الطريقتني ابستخدام حتليل املكوانت الرئيسية ( مث مت حتليل بياانتPCA)لتحديد منط التصنيف بنيالعينات. أظهرت نتائج التحليل أن نظامE-Noseكان قادرا على تصنيف رائحة حلم البقر وحلم اخلنزير اململح بدقة ابستخداممكونني رئيسيني (PC1=٥٧٫٩٦٪PC2=٣٩٫٧٨٪)، مما يفسر97.73٪ من التفاوت الكلي. ويف الوقت نفسه، أظهرتنتائج حتليل السلوك الكيميائي على بياانتGC-MSوجود مكونني رئيسيني (PC1=٤٤٫٩٠٪وPC2=٣٠٫٤٨٪)يفسر٧٥٫٣٨٪من التفاوت الكلي. أظهرت النتيجتان فصال واضحا بني جمموعيت اللحم اململح وحلم اخلنزير دون أي تداخل، مماكيب املتطاير لكل منتج. بشكل عام، ثبت أن اجلمع بني تقنيةكبرية يف الرت يشري إىل اختالفاتE-NoseوGC-MSفعال يفحتديد وتصنيف روائح البقر اململح لألبقاروحلم اخلنزير. هذه النتائج لديها القدرة على دعم اإلشراف على املنتجات احلالل ومراقبةاجلودة يف صناعة األغذية املصنعة