Tinjauan Sistematis dan Penilaian Kelayakan Meta-Analisis Algoritma Klasifikasi untuk Deteksi Keaslian Minyak Atsiri sebagai Bahan Parfum (INTEK : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, 2026)
Keaslian minyak atsiri sebagai bahan parfum memerlukan quality control yang mampu mengubah data sensorik, kromatografik, dan spektroskopik menjadi keputusan yang dapat diaudit. Penelitian ini menyintesis evidence mengenai algoritma klasifikasi untuk deteksi keaslian, diskriminasi, mutu, asal, dan indikasi adulterasi minyak atsiri dari sudut pandang informatika. Metode yang digunakan adalah systematic review berbasis PRISMA/PRISMA-DTA melalui literature search OpenAlex dan PubMed/PMC, screening berbasis eligibility criteria, verifikasi full text, serta data extraction atas data modality/instrumen, algoritma, validation design, dan performance metric. Dari 160 rekaman awal, 36 studi masuk calon qualitative synthesis dan 5 studi memiliki quantitative classifier-performance data. Lima studi tersebut melibatkan electronic nose, HS-GC-MS, GC-FID, dan FTIR dengan algoritma LDA/QDA, SVM, ANN/MLP, Fuzzy ARTMAP, O2PLS-DA, dan HCA. Akurasi/CCR berada pada kisaran 82% hingga 100%, tetapi tidak digabungkan sebagai pooled accuracy estimate karena tujuan klasifikasi, data modality/instrumen, validation design, validation sample, dan risk of bias tidak sebanding. Sintesis menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi berpotensi mendukung autentikasi minyak atsiri apabila penelitian berikutnya melaporkan external validation, confusion matrix, jumlah independent validation sample, dan AI-based quality-control workflow secara transparan.