Update Artikelilmiah: 40304

NAHLANNISA HUBBALILLAH

NIM

Judul Artikel

Abstrak (Bhs. Indonesia)

Latar Belakang: Telah dilaporkan terdapat pemalsuan lemak babi dalam produk makanan seperti 
bakso. Identifikasi kandungan lemak babi dalam pangan menjadi perhatian utama. Metode spektrofotometri UV-Vis dikombinasikan dengan kemometrik dikembangkan untuk mengklasifikasikan anatara lemak babi dengan lemak lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan kombinasi metode spektrofotometri UV-Vis dengan kemometrik Principal 
Component Analysis (PCA) dalam mengidentifikasi kandungan lemak babi dalam produk bakso.
Metodologi: Sampel bakso di ekstrak secara sokletasi dengan pelarut n-heksana. Spektrum Uv-Vis 
sampel diukur pada rentang 225-360 nm. Data spektrum UV-Vis dianalisis lebih lanjut menggunakan PCA untuk mengklasifikasikan sampel.
Hasil Penelitian: Model PCA yang telah dibuat tidak cukup baik dalam mengkarakterisasi dan mengelompokkan sampel. Namun hasil analisis PCA memiliki kecenderungan dalam
 mengelompokkan masing-masing sampel. Sebaran variasi data dijelaskan dengan nilai 86,3% dan 
9,4% untuk Principal Component 1 dan Principal Component 2.
Kesimpulan: Kombinasi metode spektrofotometri UV-Vis dan kemometrik PCA belum dapat digunakan dalam mengidentifikasi adanya kandungan lemak babi dalam bakso, meskipun memiliki 
kecenderungan pengelompokkan.
Kata Kunci: Lemak Babi, Spektrofotometri UV-Vis, Principal Component Analysis

Abtrak (Bhs. Inggris)

Background: It has been reported adulteration of lard in food products such as meatballs.
 Identification of lard in food is a crucial task. The UV-Vis spectrophotometry methods combined
 with chemometric was developed to classify between lard and other fats. This study aims to determine the ability of the UV-Vis spectrophotometry combined with Principal Component 
Analysis (PCA) chemometric to identify lard content in meatballs.
Methods: Meatball samples were extracted by soxhletation with n-hexane solvent. UV-Vis spectra 
of samples measured in the interval of 225-360 nm. UV-Vis spectra data was further analyzed using 
PCA to classify the samples.
Result: The PCA model is not good enough in characterizing and classifying samples. However, 
the results of PCA analysis have a tendency to classify sample. The distribution of data variations is 
explained by the values of 86,3% and 9,4% for Principal Component 1 and Principal Component 2.
Conclusion: The UV-Vis spectrophotometry combined with PCA cannot be used to identify the presence of lard in meatballs, although it has a tendency to cluster.
Keywords: Lard, UV-Vis Spectrophotometry, Principal Component Analysis

Kata kunci

Pembimbing 1

Pembimbing 2

Pembimbing 3

Tahun

Jumlah Halaman