Artikel Ilmiah : I1C020044 a.n. YUNI NUR AENI
| NIM | I1C020044 |
|---|---|
| Namamhs | YUNI NUR AENI |
| Judul Artikel | ANALISIS PEMALSUAN MINYAK JINTAN HITAM (Nigella sativa) MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE SPEKTROFOTOMETRI UV-VIS DAN KEMOMETRIK PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) |
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Minyak jintan hitam merupakan salah satu minyak nabati yang dimanfaatkan untuk kesehatan tetapi harganya cukup tinggi. Hal ini memungkinkan terjadinya pemalsuan minyak. Kombinasi metode spektrofotometri Uv-vis dan kemometrik dikembangkan untuk membedakan minyak jintan hitam dengan minyak lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan metode spektrofotometri Uv-vis dan kemometrik Principal Component Analysis (PCA) untuk membedakan minyak jintan hitam dengan minyak jagung dan kedelai menggunakan beberapa software. Sampel diukur serapannya pada panjang gelombang 200-800 nm. Data spektrum Uv-vis dianalisis lebih lanjut menggunakan PCA dan HCA untuk mengklasifikasikan sampel. Model PCA yang dibuat sudah cukup baik untuk membedakan minyak jintan hitam, jagung dan kedelai. Software yang menunjukkan hasil analisis PCA terbaik yaitu Minitab dengan sebaran variasi data sebesar 85,7% untuk Principal Component 1 dan 10% untuk Principal Component 2. Dalam analisis HCA juga terlihat adanya pengelompokan sampel yang sama seperti dalam analisis PCA. Hasil dendogram dengan pengelompokan terbaik yaitu software Minitab. Dengan demikian, kombinasi metode spektrofotometri Uv-vis dan Principal Component Analysis (PCA) sudah dapat digunakan untuk membedakan minyak jintan hitam dengan minyak jagung dan kedelai. |
| Abtrak (Bhs. Inggris) | Black cumin oil is one of the vegetable oils that is used for health but its price is quite high. This allows for oil counterfeiting. A combination of UV-vis spectrophotometry and chemometric methods was developed to distinguish black cumin oil from other oils. This study aims to determine the ability of the UV-vis spectrophotometry and Principal Component Analysis (PCA) chemometric methods to differentiate black cumin oil from corn and soybean oil using several software. The samples were measured for absorbance at a wavelength of 200-800 nm. The UV-vis spectrum data were further analyzed using PCA and HCA to classify the samples. The PCA model created is good enough to distinguish black cumin oil, corn and soybeans. The software that shows the best PCA analysis results is Minitab with a data variation distribution of 85.7% for Principal Component 1 and 10% for Principal Component 2. In the HCA analysis, there is also a grouping of the same samples as in the PCA analysis. The dendogram results with the best grouping are Minitab software. The combination of UV-vis spectrophotometry and Principal Component Analysis (PCA) methods can be used to differentiate black cumin oil from corn and soybean oil. |
| Kata kunci | Minyak Jintan Hitam, Spektrofotometri Uv- Vis, Principal Component Analysis, Hierrarchical Cluster Analysis |
| Pembimbing 1 | apt. Triyadi Hendra Wijaya, M.Si |
| Pembimbing 2 | Dr. Muhamad Salman Fareza, M.Si |
| Pembimbing 3 | |
| Tahun | 2024 |
| Jumlah Halaman | 11 |
| Tgl. Entri | 2024-11-16 10:15:47.515927 |