Pengelompokan Tahapan Fermentasi Teh Kombucha Berbasis Data Electronic Nose Menggunakan Metode K-Means

Jelang Ramadhan Nur Wachid, Dr. Danang Lelono, S.Si., M.T

2026 | Skripsi | ELEKTRONIKA DAN INSTRUMENTASI

Kombucha adalah minuman fermentasi teh manis menggunakan Symbiotic Culture of Bacteria and Yeast (SCOBY) yang kian populer karena manfaat kesehatannya. Penentuan tingkat kematangan fermentasinya selama ini masih mengandalkan uji rasa yang subjektif dan tidak terukur, sementara instrumen standar seperti GC-MS berbiaya tinggi dan memakan waktu lama.

Penelitian ini mengembangkan sistem Electronic Nose (E-Nose) berbasis IoT menggunakan mikrokontroler ESP32 dan enam sensor gas metal-oxide semiconductor (MQ-3, MQ-9, MQ-135, TGS-822, TGS-2600, TGS-2611) untuk memantau perubahan senyawa volatil selama fermentasi teh kombucha secara objektif. Data diperoleh dari tiga sampel kombucha teh hitam yang difermentasi independen sebagai replikasi biologis, diukur satu kali per hari selama 13 hari (hari ke-0 hingga ke-12), menghasilkan 39 titik data fitur Ymax. Data dianalisis menggunakan K-Means, metode unsupervised yang mengelompokkan data tanpa label tahapan fermentasi, dengan jumlah klaster optimal ditentukan melalui evaluasi WCSS dan silhouette score.

Hasil menunjukkan K=2 sebagai klaster optimal dengan silhouette score tertinggi 0,5927, membentuk dua fase, yaitu fase awal (hari ke-0 dan ke-1) dan fase lanjut (hari ke-2 hingga ke-12). Analisis terpisah per botol menghasilkan jumlah fase dan batas hari yang identik pada ketiga sampel, menunjukkan pola pengelompokan yang andal dan dapat direproduksi.

Kombucha is a fermented sweet tea beverage produced using a Symbiotic Culture of Bacteria and Yeast (SCOBY) that has grown increasingly popular for its health benefits. Determining its fermentation maturity has traditionally relied on subjective, unmeasurable taste testing, while standard instruments such as GC-MS remain costly and time-consuming.

This study develops an IoT-based electronic nose (e-nose) system using an ESP32 microcontroller and six metal-oxide semiconductor (MOS) gas sensors (MQ-3, MQ-9, MQ-135, TGS-822, TGS-2600, TGS-2611) to objectively monitor volatile compound changes during kombucha tea fermentation. Data were collected from three independently fermented black-tea kombucha samples as biological replicates, measured once daily for 13 days (day 0 to day 12), yielding 39 Ymax feature data points. The data were analyzed using K-Means, an unsupervised method that clusters data without predefined fermentation-stage labels, with the optimal number of clusters determined through WCSS and silhouette score evaluation.

The results show K = 2 as the optimal cluster count, with the highest silhouette score of 0.5927, forming two phases: an early phase (day 0 to day 1) and an advanced phase (day 2 to day 12). Separate per-bottle analysis produced an identical number of phases and day boundaries across all three samples, indicating a reliable and reproducible clustering pattern.

Kata Kunci : electronic nose, fermentasi kombucha, K-Means clustering, sensor gas , electronic nose, kombucha fermentation, K-Means clustering, gas sensor