DIFERENSIASI ASAL GEOGRAFIS KUNYIT (Curcuma

domestica Val.) MENGGUNAKAN FOTOMETER PORTABLE

DAN ANALISIS KEMOMETRIK

SKRIPSI

Oleh

Antonio Kautsar

062108021

PROGRAM STUDI KIMIA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS PAKUAN

BOGOR

2012

DIFERENSIASI ASAL GEOGRAFIS KUNYIT (Curcuma

domestica Val.) MENGGUNAKAN FOTOMETER PORTABLE

DAN ANALISIS KEMOMETRIK

SKRIPSI

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains

(S.Si.) pada Program Studi Kimia, Fakultas Matematika dan Ilmu

Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan, Bogor

Oleh

Antonio Kautsar

062108021

PROGRAM STUDI KIMIA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS PAKUAN

BOGOR

2012

DIFERENSIASI ASAL GEOGRAFIS KUNYIT (Curcuma

domestica Val.) MENGGUNAKAN FOTOMETER PORTABLE

DAN ANALISIS KEMOMETRIK

Oleh

Antonio Kautsar

062108021

Skripsi ini telah diperiksa dan disetujui

Bogor, September 2012

Menyetujui,

Pembimbing II Pembimbing I

( Rudi Heryanto, M.Si ) ( Drs. Husain Nashrianto, M.Si. )

Mengetahui,

Program Studi Kimia Fakultas Matematika dan

Ketua Ilmu Pengetahuan Alam

Dekan

( Drs. Husain Nashrianto, M.Si. ) (Dr. Prasetyorini, M.S)

KATA PENGANTAR

Alhamdulillahi robbil’alamin puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat

Allah SWT, yang telah melimpahkan segala nikmatNya sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi yang berjudul “Diferensiasi Asal Geografis Kunyit

( Curcuma Domestica Val.) Menggunakan Fotometer Portable dan Analisis

Kemometrik”.

Manusia merupakan mahluk sosial yang membutuhkan orang lain dalam

menjalankan kehidupan. Kesempatan kali ini penulis mengucapkan terimakasih

yang sebesar-besarnya kepada berbagai pihak yang telah membantu dalam

penyelesaian makalah ini, antara lain:

1. Ibu Dr. Prasetyorini, MS selaku dekan FMIPA Universitas Pakuan Bogor.

2. Bapak Drs. Husain Nashrianto, MSi selaku Ketua Program Studi Kimia, Ibu

Ade Heri Mulyati, M.Si selaku Sekretaris Program Studi Kimia FMIPA

Universitas Pakuan Bogor.

3. Bapak Drs. Husain Nashrianto, MSi dan Bapak Rudi Heryanto, M.Si selaku

pembimbing, atas waktu, wawasan, arahan serta bimbingannya.

4. Seluruh dosen FMIPA Universitas Pakuan Bogor, atas ilmu yang telah

diberikannya dan seluruh staf Tata Usaha FMIPA Universitas Pakuan Bogor

atas segala kemudahan dan bantuan yang telah diberikan.

5. Orang tua, adik dan Suci Chaerunnisa yang telah banyak membantu dalam

pembuatan makalah ini baik moril maupun materil.

6. Rekan seperjuangan Program Studi Kimia 2008 atas dukungan dan

persahabatannya.

7. Laboratorium Pusat Studi Bioframaka sebagai institusi tempat

dilaksanakannya penelitian serta rekan-rekan di Pusat Studi Biofarmaka dan

semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu, terimakasih atas

bantuannya hingga terselesaikannya makalah ini.

8. Muhammad Fakih rekan satu bimbingan yang telah banyak membantu dalam

proses penelitian

Penulis menyadari dalam pembuatan skripsi ini terdapat kekurangan, oleh

karena itu penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun untuk

perbaikan di masa yang akan datang.

Akhir kata dengan segala keterbatasan akan kemampuan penulis berharap

semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi pembaca, khususnya penulis sendiri,

amin.

Bogor, September 2012

Penulis

Antonio Kautsar. 062108021. 2012 : “ Diferensiasi Asal Geografis Kunyit (Curcuma Domestica Val.) Menggunakan Fotometer Portable dan Analisis Kemometrik.”, dibawah bimbingan Drs. Husain Nashrianto, M. Si. dan Rudi Heryanto, M. Si.

RINGKASAN

Kunyit (Curcuma Domestica Val.) merupakan salah satu tanaman obat yang banyak tumbuh dan digunakan sebagai obat di Indonesia. Pada masa sekarang ini tanaman obat telah dimanfaatkan secara luas oleh masyarakat sebagai solusi alternatif dalam mengatasi masalah kesehatan yang dihadapi. Obat bermutu membutuhkan kunyit yang bermutu yang ditentukan oleh komposisi kimianya. Keragaman komponen kimia kunyit dapat ditentukan dengan menggunakan metode spektroskopi. Penelitian ini bertujuan untuk mendiferensiasikan asal geografis kunyit yang berasal dari Karanganyar, Ngawi, dan Wonogiri sebagai informasi dan kendali mutu dengan menggunakan alat fotometer portable dan metode kemometrik.

Metode penelitian yang dilakukan terdiri dari analisis kadar kurkuminoid, uji aktivitas antioksidan DPPH, pembuatan pellet kunyit, pencirian sumber sinar, prosedur penggunaan fotometer portable, metode deteksi sinar, pengumpulan dan pengolahan data. Analisis kadar kurkuminoid dan uji aktivitas antioksidan DPPH untuk melihat keragaman mutu berdasarkan daerah tanamnya. Pencirian sumber sinar dimaksudkan untuk mengetahui panjang gelombang dominan pada masing – masing sumber cahaya. Pengukuran sampel dengan fotometer portable diperoleh data berupa reflektans data unit (mV) yang selanjutnya diolah dengan menggunakan metode pengenalan pola kemometrik, PCA dan PLSDA.

Hasil penelitian menunjukkan Kunyit ( Curcuma Domestica Val. ) yang berbeda daerah memiliki keragaman kandungan senyawa aktif. Kandungan kurkumin dan aktivitas antioksidan terkecil didapat pada kunyit asal Ngawi sebesar 3.28 % dan 75.10 µg/ml. Sedangkan untuk daerah Karanganyar dan Wonogiri memiliki kandungan kurkumin sebesar 3.88 %dan 3.99 % dengan aktivitas antioksidan sebesar 61.77 µg/ml dan 62.59 µg/ml. Analisa PCA menggunakan dua PC pertama yaitu PC 1 = 92% dan PC 2 = 8%. Untuk Analisa PLSDA diperoleh 3 model data yaitu model Karanganyar, model Ngawi dan model Wonogiri. Pada masing – masing model diperoleh R2 yang mendekati 1 dan, RMSEP dan RMSEC yang mendekati 0.

Kata kunci : fotometer portable, kunyit, LED, PCA, kemometrik

Antonio Kautsar. 062108021. 2012 : “Differentiation of Geographic Origin Turmeric ( Curcuma Domestica Val. ) Using Portable Photometer and Chemometrics Analysis.”, supervised by Drs. Husain Nashrianto, M. Si. and Rudi Heryanto, M. Si.

SUMMARY

Turmeric (Curcuma domestica Val.) is one of many medicinal plants are grown and used as medicine in Indonesia. At the present these herbs have been used extensively by the community as an alternative solution in addressing the health problems. Quality of drugs requires quality turmeric which is determined by its chemical composition. The diversity of the chemical component of turmeric can be determined using spectroscopic methods. This study aimed to differentiate the geographical origin of turmeric comes from Karanganyar, Ngawi, and Wonogiri as information and quality control by using a portable photometer and chemometric method.

The research method consisted of analysis curcuminoid content, antioxidant activity DPPH test, the manufacture of pellets turmeric, characterizing the light source, a procedure using a portable photometer, light detection methods, data collection and processing. The analysis of curcuminoid content and antioxidant activity DPPH test to see the diversity of quality based on the cropping area. Characterization of light sources is intended to determine the dominant wavelength on each every light source. Measurement of samples with a portable photometer data obtained in the form of a voltage which then processed using pattern recognition of chemometric methods, PCA and PLSDA.

The results showed Turmeric (Curcuma domestica Val.) from different origin have a diversity of active compound. The curcuminoid content and antioxidant activity of curcumin in turmeric obtained from the smallest Ngawi of 3.28% and 75.10 µg/ml. While for the Karanganyar and Wonogiri contain curcuminoid at 3.88 % and 3.99% with the antioxidant activity of 61.77 µg/ml and 62.59 µg/ml. PCA analysis using the two first PC is PC 1 = 92% and PC 2 = 8%. For PLSDA Analysis of data obtained by three models, namely models of Karanganyar, Ngawi and Wonogiri. On each of model earned R2 close to 1 and, RMSEP and RMSEC are close to 0.

Keywords: portable photometer, turmeric, LED, PCA, chemometrics.

DAFTAR ISI

Halaman

KATA PENGANTAR ..................................................................................... i

RINGKASAN ..................................................................................... iii

SUMMARY ..................................................................................... iv

DAFTAR ISI ..................................................................................... v

DAFTAR GAMBAR ..................................................................................... vii

DAFTAR TABEL .....................................................................................

viii

DAFTAR LAMPIRAN ..................................................................................... ix

BAB I PENDAHULUAN ................................................................................. 1

1.1. Latar belakang ..................................................................................... 1

1.2. Tujuan penelitian ..................................................................................... 2

1.3. Hipotesis penelitian .................................................................................. 3

1.4. Manfaat penelitian .................................................................................... 3

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ....................................................................... 4

2.1. Kunyit ..................................................................................... 4

2.2. Fotometer Portable ................................................................................... 5

2.3. Kemometrik ..................................................................................... 7

2.4. Metode PCA ..................................................................................... 7

2.5. Metode PLSDA ..................................................................................... 9

2.5. Kurkuminoid ..................................................................................... 10

2.6. Antioksidan ..................................................................................... 11

BAB III BAHAN DAN METODE..................................................................... 14

3.1. Tempat dan waktu penelitian..................................................................... 14

3.2. Alat dan Bahan ..................................................................................... 14

3.3. Metode penelitian ..................................................................................... 14

3.3.1 Penetapan Kadar Kurkuminoid...................................................... 14

3.3.2 Uji Aktivitas Antioksidan DPPH .................................................. 14

3.3.3 Pembuatan Pellet Kunyit .............................................................. 15

3.3.4 Pencirian Sumber Sinar ................................................................ 15

3.3.5 Prosedur penggunaan fotometer portable ..................................... 15

3.3.6. Metode Deteksi Sinar .................................................................... 16

3.3.7. Pengumpulan dan Pengolahan Data ............................................. 16

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................ 18

4.1. Penetapan Kadar Kurkuminoid ................................................................. 18

4.2. Aktivitas Antioksidan Kunyit.................................................................... 19

4.3 Korelasi Kandungan Kurkuminoid dan Aktivitas antioksidan.................. 21

4.4. Pencirian Sumber Sinar............................................................................. 22

4.5. Analisis rimpang kunyit menggunakan fotometer portable...................... 23

4.6. Differensiasi Kunyit Menggunakan Analisis PCA ................................... 24

4.7. Pembentukan Model Rimpang Kunyit Menggunakan Analisis Diskriminan

Kuadrat Terkecil Parsial (PLSDA) ........................................................... 27

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................ 30

5.1. Kesimpulan ..................................................................................... 30

5.2. Saran ..................................................................................... 30

DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................... 31

LAMPIRAN ..................................................................................... 33

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 1. Morfologi rimpang kunyit............................................................. 4

Gambar 2. Skema fotometer portable ............................................................ 6

Gambar 3. Bentuk fisik lampu LED ............................................................... 6

Gambar 4 . Bentuk fisik detektor PDA ............................................................ 6

Gambar 5. Prinsip PCA .................................................................................. 8

Gambar 6. Bagan prinsip PLS ........................................................................ 10

Gambar 7. Struktur senyawa kurkuminoid ..................................................... 11

Gambar 8. Mekanisme reaksi vitamin C dengan DPPH ................................. 13

Gambar 9. Grafik kandungan kurkumin kunyit .............................................. 19

Gambar 10. Rumus struktur DPPH .................................................................. 19

Gambar 11. Grafik aktivitas antioksidan kunyit dan vitamin C ....................... 20

Gambar 12. Grafik korelasi kandungan kurkuminoid dan

ativitas antioksidan ....................................................................... 21

Gambar 13. Spektrum pengukuran kunyit Karanganyar, Ngawi dan

Wonogiri ..................................................................................... 23

Gambar 14. Proporsi varians komponen utama ................................................ 25

Gambar 15. Score plot antara PC 1dan PC 2 .................................................... 26

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 1. Tingkat kekuatan antioksidan dengan metode DPPH .......................... 12

Tabel 2. Skema data ..................................................................................... 16

Tabel 3. Hasil pencirian panjang gelombang ..................................................... 22

Tabel 4. Kriteria kebaikan model PLSDA ......................................................... 27

Tabel 5. Data prediksi sampel kunyit dengan model PLSDA Karanganyar,

Ngawi dan Wonogiri ............................................................................ 28

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1. Diagram alir penelitian ................................................................. 33

Lampiran 2. Rendemen hasil ekstraksi .............................................................. 34

Lampiran 3. Kurva standar & kadar kurkumin rimpang kunyit ........................ 34

Lampiran 4. Uji statistik ANOVA kadar kurkumin rimpang kunyit ................ 35

Lampiran 5. Aktivitas antioksidan ekstrak kunyit daerah Karanganyar ........... 36

Lampiran 6. Aktivitas antioksidan ekstrak kunyit daerah Ngawi...................... 36

Lampiran 7. Aktivitas antioksidan ekstrak kunyit daerah Wonogiri ................. 36

Lampiran 8. Aktivitas antioksidan Vitamin C ................................................... 36

Lampiran 9. Uji statistik ANOVA aktivitas antioksidan ekstrak kunyit ........... 36

Lampiran 10. Uji statistik ANOVA aktivitas antioksidan ekstrak kunyit daerah

Karanganyar dan Wonogiri ........................................................... 37

Lampiran 11. Panjang gelombang lampu LED ................................................... 37

Lampiran 12. Data hasil pengukuran menggunakan fotometer portable ............ 37

Lampiran 13. Bentuk pellet kunyit ...................................................................... 39

Lampiran 14. Prediction vs reference PLSDA daerah Karanganyar .................. 39

Lampiran 15. Prediction vs reference PLSDA daerah Ngawi ............................ 40

Lampiran 16. Prediction vs reference PLSDA daerah Wonogiri ....................... 40

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Indonesia sebagai negara tropis yang dikenal dengan julukan the second

mega biodiversity, memiliki berbagai jenis tanaman yang diketahui secara empirik

berpotensi sebagai tanaman obat. Pada masa sekarang ini tanaman obat telah

dimanfaatkan secara luas oleh masyarakat sebagai solusi alternatif dalam

mengatasi masalah kesehatan yang dihadapi. Pengobatan tradisional dengan

menggunakan tanaman obat sebagai medianya memiliki beberapa keuntungan

diantaranya lebih aman dan tidak memiliki resiko yang berarti bagi tubuh

(Wijayakusuma 2000). Hal ini dikarenakan tanaman obat mengandung zat aktif

atau metabolit sekunder yang berkhasiat dapat menyembuhkan penyakit (Adzkiya

2006).

Penggunaan tanaman obat yang semakin berkembang memerlukan adanya

jaminan terhadap mutu dan keamanannya. Mutu tanaman obat dapat dilihat dari

kandungan senyawa aktif kimia yang dimiliki. Pada tanaman obat, kandungan

senyawa aktif tersebut tidak merata, ada yang komposisinya besar dan ada yang

komposisinya kecil. Menurut Singh et al. 2010, keragaman komposisi senyawa

aktif kimia dipengaruhi oleh kondisi tanah dan lingkungan sehingga dapat

mempengaruhi mutu suatu sediaan obat bahan alam. Untuk itu diperlukan kendali

mutu dan diferensiasi asal geografis tanaman obat tersebut.

Pada umumnya metode analisis yang biasa digunakan untuk pencirian

tanaman obat adalah kromatografi. Dengan metode ini akan didapatkan suatu

kromatogram sidik jari yang dapat menampilkan semua kandungan senyawa

kimia yang menjadi karakteristik tanaman obat (Liang et al. 2004). Dengan

melihat kromatogram sidik jari ini, kita dapat mengetahui mutu suatu tanaman

obat. Walaupun metode ini memiliki kelebihan dalam hal akurasi, tetapi masih

terdapat kelemahan dalam hal waktu, preparasi sampel, dan jumlah bahan kimia

yang digunakan (Mao & Xu 2006).

Pada penelitian ini digunakan metode spektroskopi. Prinsip dari

spektroskopi adalah melihat perubahan komposisi kimia suatu bahan yang dapat

mengakibatkan perubahan sifat optik (absorbansi, transmisi, dan refleksi) dari

suatu bahan (Stuth et al. 2003). Umumnya alat yang digunakan untuk aplikasi

metode spektroskopi adalah FTIR. Akan tetapi alat ini cukup mahal dan sulit

dalam pengoperasiannya. Alternatif alat yang digunakan pada penelitian ini

adalah fotometer portable.

Fotometer portable menggunakan sumber cahaya berupa light emitting

diode (LED) dan detektor photo diode array (PDA). Kelebihan dari alat ini adalah

pengoperasiannya yang lebih sederhana, non-destruktif terhadap bahan,

meminimalkan penggunaan bahan kimia, murah, ringan, dan mudah dibawa. Data

yang dihasilkan dari alat fotometer portable selanjutnya dikombinasikan dengan

metode kemometrik, yaitu principle component analysis (PCA) dan partial least

square discriminant analysis (PLSDA). PCA digunakan untuk melakukan

pengenalan pola sehingga kita dapat mengelompokan tanaman berdasarkan

keragaman asal geografis sampel tersebut. Sedangkan PLSDA digunakan untuk

membangun model prediksi dari asal geografis sampel.

Pada penelitian ini, fotometer portable akan dikombinasikan dengan

metoda kemometrik dan diujicobakan pada tanaman obat, yaitu rimpang kunyit

(Curcuma domestica Val.) yang berasal dari daerah Ngawi, Wonogiri dan

Karanganyar. Komponen utama yang berkhasiat sebagai obat dalam rimpang

kunyit adalah senyawa kurkuminoid dan minyak atsiri. Kurkumin mempunyai

aktivitas anti radang, antivirus, anti tumor, hipokolesterolemik, dan anti

hepatotoksik.

1.2. Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan diferensiasi asal geografis kunyit

(Curcuma domestica Val.) yang berasal dari daerah Ngawi, Wonogiri, dan

Karanganyar sebagai informasi dan kendali mutu dengan menggunakan fotometer

portable dan metode kemometrik.

1.3. Hipotesis Penelitian

Kandungan senyawa aktif dalam suatu daerah berbeda – beda karena

dipengaruhi kondisi lingkungan dan tanah sehingga dapat dilakukan diferensiasi

asal geografis kunyit.

1.4. Manfaat Penelitian

Manfaat penelitian ini yaitu adanya informasi dan klasifikasi mengenai

asal tanam geografis sehingga mutu sediaan obat dapat terjaga.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Kunyit

Kunyit merupakan tanaman obat asli Asia, khususnya Asia Tenggara. Saat

ini kunyit sudah tersebar hingga ke Australia dan Afrika. Kunyit banyak

digunakan untuk memberikan warna kuning pada masakan, khususnya di daerah

Asia Selatan. Kunyit berdasarkan klasifikasi botaninya termasuk ke dalam:

Divisi : Spermatophyta

Sub-divisi : Angiospermae

Kelas : Monocotyledoneae

Ordo : Zingiberales

Famili : Zungiberaceae

Genus : Curcuma

Species : Curcuma domestica Val.

Gambar 1. Rimpang kunyit

Kunyit merupakan tanaman tahunan yang tumbuh merumpun dan dapat

mencapai tinggi hingga satu meter. Senyawa – senyawa kimia yang terkandung

dalam rimpang kunyit bersifat atsiri dan nonatsiri. Senyawa kimia yang bersifat

atsiri diantaranya adalah golongan ses k uiterpen a, turmeron, tumeon, Zingiberena,

felandren, sabinen, borneol, dan sineil. Sedangkan senyawa kimia non-atsiri yang

terkandung dalam kunyit adalah zat warna yang banyak terdapat pada senyawa-

senyawa fenolat, antara lain senyawa kurkuminoid. Senyawa kurkuminoid yang

terdapat dalam kunyit adalah kurkumin (75-81%), demetoksikurkumin (15-19%),

dan bisdemetoksikurkumin (2.2-6.6%) (Jayaprakasha et al. 2005).

2.2. Fotometer Portable

Fotometer portable yang sedang dikembangkan menggunakan prinsip

metode spektroskopi. Spektrum radiasi elektromagnetik terdiri dari foton yang

mempunyai tingkat energi dan panjang gelombang berbeda-beda (Harvey 2000).

Perbedaan ini akan menyebabkan perbedaan interaksi radiasi elektromagnetik

pada suatu bahan dan menimbulkan efek yang berbeda pula (Stuth et al. 2003).

Energi radiasi dengan panjang gelombang tertentu yang berinteraksi dengan suatu

bahan dapat diserap (absorpsi), diteruskan (transmisi), atau dipantulkan (refleksi)

oleh bahan tersebut (Skoog et al. 2004).

Suatu molekul atau komposisi hanya akan menyerap energi yang sesuai

dengan karakteristiknya. Energi yang diserap akan mengeksitasi elektron dari

keadaan dasarnya (Skoog et al. 2004). Saat elektron kembali ke keadaan dasar

dari keadaan tereksitasi, akan terjadi pelepasan energi yang memiliki panjang

gelombang lebih tinggi daripada panjang gelombang yang diberikan. Proses

pelepasan energi pada panjang gelombang tertentu ini dikenal dengan emisi

fluoresens (Harvey 2000).

Refleksi adalah pemantulan radiasi oleh permukaan benda tanpa

mengalami perubahan panjang gelombang. Radiasi yang datang hanya

berinteraksi dengan permukaan bahan tanpa berpenetrasi ke dalam sehingga

proses refleksi lebih melihat dari sifat fisik bahan dibandingkan dengan sifat

kimianya (Novianty 2008). Komponen – komponen penting yang terdapat pada

fotometer adalah sumber sinar, filter, detektor yang dapat mengubah energi

cahaya menjadi suatu sinyal listrik (Gambar 2). Komponen-komponen ini

selanjutnya ditempatkan didalam sebuah otoskop sederhana yang telah

dimodifikasi. Otoskop adalah alat yang biasa digunakan untuk memeriksa

gendang telinga. Selanjutnya otoskop yang telah berisi komponen fotometer

disambungkan pada sebuah multimeter sebagai alat pembaca keluaran sinyal yang

berupa nilai voltase.

Gambar 2. Skema fotometer portable

Fotometer yang digunakan pada penelitian ini menggunakan sumber sinar

berupa diode sangat populer karena dapat menghasilkan cahaya berwarna-warni

seperti merah, hijau, biru sehingga banyak dipakai sebagai rangkaian lampu atau

lampu indikator (Senny 2010). Selain itu, LED memiliki daya yang kecil (20 –

100 mA) dan dapat digunakan dengan tegangan yang rendah (2 – 5 V) (Menn

2004) sehinggga tepat digunakan pada alat instrumen portable.

Gambar 3. Bentuk fisik lampu LED

Detektor yang digunakan adalah photo diode array (PDA). Prinsip kerja

PDA adalah ketika sebuah photon dari sumber cahaya diserap, hal tersebut

membangkitkan suatu elektron dan menghasilkan sepasang pembawa muatan

tunggal, sebuah elektron dan sebuah hole, di mana suatu hole adalah bagian dari

kisi-kisi semikonduktor yang kehilangan elektron.

Gambar 4. Bentuk fisik detektor PDA

PDA terbuat dari bahan semikonduktor seperti galium arsenida. Dengan

bahan ini, energi dari sinar yang jatuh menyebabkan lebih banyak muatan yang

dilepas atau arus listrik meningkat. Menurut O’toole dan Diamond 2008,

penggunaan PDA sebagai detektor memiliki banyak keuntungan karena detektor

PDA dapat melakukan pengukuran nilai referensi secara simultan meskipun hanya

dengan satu lampu LED.

2.3. Kemometrik

Metode kemometrik berupa analisis multivariat yang menyediakan metode

untuk mengurangi data berukuran besar yang diperoleh dari instrumen seperti

spektrofotometer sehingga dapat diketahui tingkat reabilitas dari suatu data.

Analisis multivariat merupakan salah satu teknik analisis kemometrik yang

banyak digunakan untuk analisis matriks kompleks dan analisis multikomponen

pada sistem yang sederhana. Pendekatan multivariat dapat diaplikasikan pada

sampel yang mempunyai lebih dari satu peubah pengukuran. Misalnya, pada saat

kita mengukur spektrum suatu sampel menggunakan lebih dari satu panjang

gelombang (Brereton 2003). Selain itu, analisis multivariat dapat digunakan untuk

pengenalan pola sampel melalui metode principal component analysis (PCA),

discriminant analysis, K-nearest neighbour, soft independent modelling of class

anology, dan cluster analysis (Miller & Miller 2000).

Analisis multivariat ini telah banyak digunakan dalam bidang kimia untuk

melakukan pengenalan pola. Pendekatan metode analisis multivariat yang dapat

digunakan antara lain adalah exploratory data analysis (EDA) yang terdiri dari

PCA dan factor analysis (FA), unsupervised pattern recognation, dan supervisaed

pattern recognation (Brereton 2003). Selain itu, juga ada soft independent

modeling of class analogy (SIMCA), discriminant analysis (DA) dan PLSDA

(Gutierrez et al. 2011).

2.4. Metode PCA

Principal component analysis (PCA) merupakan suatu metode analisis

peubah ganda yang bertujuan menyederhanakan peubah yang diamati dengan cara

menyusutkan (mereduksi) dimensinya. Menurut Chew et al. (2004), PCA dapat

memudahkan visualisasi pengelompokan data, evaluasi kesamaan antar kelompok

atau kelas, dan menemukan faktor atau alasan di balik pola yang teramati melalui

korelasi berdasarkan sifat kimia atau fisika-kimia contoh. Penyederhanaan peubah

dilakukan dengan cara menghilangkan korelasi diantara peubah bebas melalui

transformasi peubah bebas asal ke peubah baru yang tidak berkorelasi sama sekali

atau yang biasa disebut dengan principal component (PC).

Pemilihan PC dilakukan sehingga PC pertama memiliki variasi terbesar

dalam set data, sedangkan PC kedua tegak lurus terhadap PC pertama dan

memiliki variasi terbesar selanjutnya. Dua PC pertama pada umumnya digunakan

sebagai bidang proyeksi untuk inspeksi visual dari data (Miller & Miller 2000).

Setiap peubah baru (skor atau PC) yang dihasilkan PCA merupakan kombinasi

linier peubah asli pengukuran (Miller & Miller 2000).

Gambar 5. Prinsip PCA (Brereton 2003).

Teknik PCA berdasarkan pada dekomposisi matriks data X (N × K)

menjadi dua matriks T (N × A) dan matriks P (K × A) yang saling tegak lurus

(Gambar 5). Matriks T disebut dengan matriks skor yang menggambarkan variasi

dalam objek, sedangkan matriks P yang disebut matriks loading menjelaskan

pengaruh peubah terhadap komponen utama. Matriks P terdiri atas data asli dalam

sistem koordinat baru. Galat dari model yang terbentuk dinyatakan dalam E

(Lohninger 2004). Sedangkan nilai A adalah jumlah PC yang digunakan untuk

membuat model (Brereton 2003).

2.5. Metode PLSDA

Partial least square discriminant analysis (PLSDA) adalah salah satu

metode klasifikasi yang sering diterapkan dalam bidang kemometrik dengan

berlandaskan pendekatan partial least square (PLS), yaitu memprediksi peubah

yang tidak bebas (Y) dari serangkaian peubah bebas (X) yang memiliki

kolinieritas tinggi, jumlahnya yang banyak, dan memiliki struktur sistematik

menggunakan regresi kuadrat terkecil (Brereton 2003). Peubah X dan Y tersebut

didekomposisi menjadi dua matriks, yaitu matriks skor dan loading. Metode

PLSDA digunakan untuk membangun suatu model regresi diantara nilai – nilai

yang dibuat dari hasil perhitungan skor dari matriks X dan Y tersebut.

Gambar 6 menunjukkan bahwa matriks X diuraikan menjadi matriks skor

T, matriks loading P′, dan matriks galat E, sedangkan matriks Y diuraikan menjadi

matriks skor U, matriks loading Q′, dan galat F. Kedua persamaan ini disebut

‘hubungan luar’. Hasil dari T dan P′ mendekati data spektrum, sedangkan hasil U

dan Q′ mendekati konsentrasi sebenarnya. Tujuan dari algoritma PLS adalah

meminimumkan F dengan terus menjaga korelasi antara X dan Y dalam

‘hubungan dalam’ U=BT (Lohninger 2004).

Kebaikan suatu model klasifikasi dalam metode PLSDA dapat dilihat dari

nilai determination coefficient (R2), root mean square error of calibration

(RMSEC), dan root mean square error of prediction (RMSEP). Kasus dua

kelompok yang terjadi dalam PLSDA, misalnya peubah Y untuk kelompok

pertama diberikan nilai 1 dan nilai 0 atau -1 untuk kelompok lainnya.

Gambar 6. Bagan prinsip PLS (Lohninger 2004).

2.6. Kurkuminoid

Kurkuminoid merupakan golongan senyawa yang memberikan warna

kuning pada tanaman marga curcuma, salah satunya kunyit. Kurkuminoid

berbentuk serbuk dengan rasa pahit, larut dalam aseton, alkohol, asam glasial, dan

alkali hidroksida. Kurkuminoid mempunyai aroma yang khas dan tidak bersifat

toksik (Sidik et al. 1995). Selain dapat digunakan sebagai zat warna pada

makanan, minuman, dan kosmetika, komponen kurkuminoid diketahui

mempunyai berbagai aktivitas biologis dalam spektrum yang luas. Kurkuminoid

yang terdapat pada rimpang kunyit terdiri dari 3 komponen, yaitu kurkumin,

desmetoksikurkumin dan bis-desmetoksikurkumin. Kurkumin mempunyai rumus

molekul C21H20O6 dengan bobot molekul 368 g/mol, sedangkan

demetoksikurkumin mempunyai rumus molekul C20H18O5 dengan bobot molekul

sebesar 338 g/mol.

Gambar 7. Struktur senyawa kurkuminoid

Kurkuminoid berkhasiat menetralkan racun, antioksidan, antibakteri,

analgetik, dan antiinflamasi. Analisis kurkuminoid dapat dilakukan dengan

beberapa cara, misalnya spektroskopi sinar tampak, titrasi volumetrik, dan

kromatografi. Analisis kuantitatif dengan spektroskopi sinar tampak dilakukan

berdasarkan reaksi pembentukan rubrokurkumin atau rososianin pada panjang

gelombang 530 nm (Sidik et al. 1995). dengan memperhatikan aktivitas kurkumin

yang sinergis dengan desmetoksikurkumin, diduga gugusan aktif pada

kurkuminoid terletak pada gugus metoksi, karena pada bisdemetoksikurkumin

kedua gugus metoksi telah tersubtitusi oleh atom hidrogen.

2.7. Antioksidan

Antioksidan merupakan zat yang mampu memperlambat atau mencegah

proses oksidasi. Zat ini secara nyata mampu memperlambat atau menghambat

oksidasi zat yang mudah teroksidasi meskipun dalam konsentrasi rendah (Masuda

et al. 1992). Kondisi oksidasi dapat menyebabkan kerusakan protein dan DNA,

kanker, penuaan, dan penyakit lainnya (Jitoe et al. 1992). Komponen kimia yang

berperan sebagai antioksidan adalah senyawa golongan fenolik dan polifenolik.

Senyawa – senyawa golongan tersebut banyak terdapat di alam, terutama pada

tumbuh – tumbuhan, dan memiliki kemampuan untuk menangkap radikal bebas.

Radikal bebas adalah spesies yang tidak stabil karena memiliki elektron yang

tidak berpasangan dan mencari pasangan elektron dalam makromolekul biologi

(Masuda et al. 1992). Salah satu metode yang digunakan untuk pengujian

aktivitas antioksidan adalah metode DPPH. Metode DPPH didasarkan pada

kemampuan antioksidan untuk menghambat radikal bebas dengan mendonorkan

atom hidrogen. Uji aktivitas antioksidan dengan metode DPPH menggunakan 1,1-

difenil-2- pikrilhidrazil (DPPH) sebagai radikal bebas. Prinsipnya adalah reaksi

penangkapan hidrogen oleh DPPH dari senyawa antioksidan yang mengubahnya

menjadi 1,1-difenil-2- pikrilhidrazin. Menurut Armala (2009), tingkat kekuatan

antioksidan senyawa uji menggunakan DPPH dapat digolongkan menurut nilai

IC50 yang terlihat dalam Tabel 1.

Tabel 1. Tingkat kekuatan antioksidan dengan metode DPPH

Intensitas Nilai IC50

Sangat kuat < 50 µg/mL

Kuat 50-100 µg/mL

Sedang 101-150 µg/mL

Lemah > 150 µg/mL

Metode DPPH menggunakan kontrol positif sebagai pembanding untuk

mengetahui aktivitas antioksidan sampel. Kontrol positif ini dapat berupa

tokoferol, BHT, dan vitamin C (Rahman et al. 2008). Vitamin C/asam askorbat

digunakan sebagai kontrol positif karena mampu mereduksi radikal bebas DPPH

dengan mendonorkan 1 atom hidrogen sehingga menghasilkan produk radikal L-

asam askorbat.

Gambar 8. Mekanisme reaksi vitamin C dengan DPPH

Hal ini ditandai dengan perubahan warna kuning pada larutan asam

askorbat yang ditambahkan DPPH. Radikal L-asam askorbat akan segera berubah

menjadi L-askorbil dan dehidro L-asam askorbil. Radikal - radikal yang terbentuk

bersifat stabil. Hal tersebut disebabkan kemampuan radikal untuk menstabilkan

diri dengan cara beresonansi. asam askorbat termasuk dalam antioksidan sekunder

berdasarkan mekanisme kerjanya. Antioksidan ini berfungsi sebagai sistem

pertahanan preventif yaitu dengan cara memotong atau memutuskan reaksi

oksidasi berantai dari radikal bebas. Senyawa oksigen reaktif yang terbentuknya

dihambat dengan menangkap oksigen dan mengubahnya menjadi spesies non

radikal. Asam askorbat memberikan senyawa radial nitrogen 2 atom H. Meskipun

telah mendonorkan atoim H-nya, asam askorbat tetap stabil dengan mengubah

dirinya menjadi dehidro-L-Asam askorbat.

BAB III

BAHAN DAN METODE

3.1. Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret 2012 sampai dengan bulan

Juli 2012 di Laboratorium Pusat Studi Biofarmaka Bogor LPPM IPB.

3.2. Alat dan Bahan

Bahan-bahan yang digunakan kunyit yang berbeda daerah ( Ngawi,

Wonogiri, dan Karanganyar ), asam borat, asam oksalat, standard kurkuminoid,

DPPH (1,1-diphenyl-2-picryl-hydrazyl), Etanol, Alat-alat yang digunakan adalah

fotometer portable, lampu LED ( LED UV, LED biru ungu, LED putih, LED biru,

LED hijau, LED hijau kuning, LED orange, dan LED IR ), spektrofotometer UV-

Vis, mikroplate reader, mikroplate, alat pembuat pellet, labu takar 25 ml, labu

takar 250 ml, pipet volumetrik 1 ml dan neraca analitik. Perangkat lunak yang

digunakan adalah Unscrambler 9.7, dan Minitab 15.

3.3. Metode Penelitian

Metode penelitian yang dilakukan terdiri analisis kadar kurkuminoid, uji

aktivitas antioksidan DPPH, pembuatan pelet kunyit, pencirian sumber sinar,

prosedur penggunaan fotometer portable, metode deteksi sinar, pengumpulan dan

pengolahan data.

3.3.1 Penetapan Kadar Kurkuminoid

Sampel ditimbang dengan seksama, kemudian dimasukkan ke dalam gelas

piala 250 ml. Ditambahkan aseton, diaduk hingga rata kemudian disaring. Filtrat

ditampung dalam labu terukur 250 ml ditambah aseton melalui kertas saring

hingga tanda batas. Diambil 1 ml dimasukkan ke dalam labu terukur 25 ml,

ditambahkan 50 mg asam borat dan 50 mg asam oksalat dan dibiarkan selam 30

menit. Larutan ini diukur menggunakan spektrofotometer sinar tampak dengan

panjang gelombang sebesar 491 nm. Kadar kurkuminoid dihitung dalam % b/b

dengan membandingkan kurva baku.

3.3.2 Uji Aktivitas Antioksidan DPPH

Uji aktivitas antioksidan yang digunakan adalah uji penangkapan radikal

bebas 2,2- difenil-1-pikrilhidrazil (DPPH). Sampel dilarutkan di dalam etanol

hingga diperoleh konsentrasi 12,5; 25; 50; 100; dan 200 μg/mL. Alikuot sampel

dan 100 μL larutan DPPH (11,8 mg DPPH dalam 100 mL etanol) ditambahkan ke

masing-masing sumur 96- well plate. Setelah 30 menit, diukur absorbansnya pada

517 nm. Nilai IC50 diperoleh dengan cara menghitung menurut rumus y = a + b

lnx. Harga y yang dimasukkan adalah 50, untuk menyatakan inhibisi sejumlah

50% setelah masa inkubasi 30 menit. Nilai a dan b diperoleh dengan perhitungan

menggunakan rumus regresi linier berdasarkan data dari konsentrasi yang

digunakan. Harga x yang diperoleh merupakan konsentrasi larutan yang

menyebabkan inhibisi terhadap 50% radikal bebas.

3.3.3 Pembuatan Pellet Kunyit

Serbuk kunyit ditimbang sebanyak 350 mg, lalu serbuk dimasukkan ke

dalam alat pembuat pelet. Tekanan diatur hingga mencapai 80 kN, dan diberikan

selama 2 menit. Pelet kunyit lalu dikeluarkan dari alat.

3.3.4 Pencirian Sumber Sinar

Sumber sinar yang akan digunakan ( LED UV, LED biru ungu, LED

putih, LED biru, LED hijau, LED hijau kuning, LED orange, dan LED IR )

dicirikan terlebih dahulu. Sumber sinar tersebut dinyalakan dan sinar yang keluar

diukur panjang gelombangnya menggunakan spektrometer USB 2000.

3.3.5 Prosedur Penggunaan Fotometer portable

Fotometer portable dinyalakan dengan menekan tombol power, lalu

intensitas awal fotometer ditentukan dengan meletakkan sumber cahaya pada area

berwarna putih sebagai kontrol. Sumber cahaya diletakkan tegak lurus (90°)

dengan permukaan kertas standar warna. Diperiksa perbedaan intensitas sinar

pada area berwarna putih. Apabila tidak terdapat perbedaan, maka nilai intensitas

awal dinaikkan. Intensitas yang sudah ditetapkan akan digunakan untuk

pengukuran setiap sampel dengan sumber sinar yang sama. Setiap mengakhiri

pengukuran, sumber cahaya dimatikan dan dinyalakan kembali sebelum

mengukur warna standar lainnya. Nilai yang tertera pada fotometer dicatat setelah

angka yang tertera tidak menunjukkan perubahan. Langkah tersebut diulangi

dengan menggunakan kombinasi sumber lampu yang berbeda-beda. Lampu yang

digunakan adalah LED UV, LED biru ungu, LED putih, LED biru, LED hijau,

LED hijau kuning, LED orange, dan LED IR ,

3.3.6 Metode Deteksi Sinar

Permukaan pelet kunyit selanjutnya disinari dengan sumber sinar yang

divariasikan. Pelet kunyit yang digunakan berbeda asal tanamnya dan diukur

sebanyak 15 kali ulangan. Sinar radiasi ini kemudian ditangkap oleh detektor

PDA dan intensitasnya diubah menjadi perbedaan tegangan listrik. Perbedaan

tegangan listrik yang dihasilkan ini dideteksi oleh voltmeter dan dicatat angkanya.

3.3.7 Pengumpulan dan Pengolahan Data

Pengumpulan data dilakukan dengan mengukur intensitas sinar yang

dihasilkan dari sampel serbuk rimpang kunyit (pellet kunyit) berbeda asal tanam

dengan menggunakan masing – masing sumber sinar lampu LED yang memiliki

panjang gelombang yang berbeda-beda. Data yang dihasilkan dimasukkan ke

dalam skema data (Tabel 2) yang kemudian dimasukkan ke dalam program

Microsoft Excel 2007 dan dianalisis menggunakan metode multivariat dengan

perangkat lunak The Unscrambler 9.7.

Tabel 2. Skema pencatatan data

SampelReflektans (mV)

LED UV

LED Biru ungu

LED Putih

LED Biru

LED Hijau

LED Hijau-Kuning

LED Orange

LED IR

Sehingga didapatkan pemodelan statistik untuk masing – masing daerah

sehingga dapat dijadikan kendali mutu memprediksi asal geografis tanaman obat

tersebut.

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan (Lampiran 1). Tahap

pertama adalah analisis kadar kurkuminoid dan uji aktivitas antioksidan DPPH

pada sampel rimpang kunyit asal daerah Karanganyar, Ngawi, dan Wonogiri yang

akan dianalisis menggunakan fotometer portable. Tahap ini dilakukan untuk

membuktikan bahwa rimpang temulawak tersebut memiliki keragaman mutu

berdasarkan daerah tanamnya. Tahap selanjutnya yang dilakukan adalah pencirian

sumber sinar yang akan digunakan. Sumber sinar yang digunakan adalah LED

UV, LED biru ungu, LED putih, LED biru, LED hijau, LED hijau kuning, LED

orange, dan LED IR. Tahap ini dilakukan agar dapat diketahui nilai kisaran

panjang gelombang yang dipancarkan oleh masing – masing sumber sinar

tersebut. Tahapan terakhir adalah pengukuran sampel dengan fotometer portable.

Diperoleh data berupa voltase yang selanjutnya diolah dengan menggunakan

metode pengenalan pola kemometrik PCA dan PLSDA. Metode ini dapat

mengelompokkan sampel rimpang kunyit berdasarkan asal tanamnya, yaitu daerah

Karanganyar, Ngawi, dan Wonogiri.

4.1. Penetapan Kadar Kurkuminoid

Analisis kadar kurkuminoid dilakukan dengan menggunakan

spektrofotometer UV-Vis pada panjang gelombang 491 nm. Panjang gelombang

ini merupakan panjang gelombang maksimum yang diserap oleh kurkuminoid.

Pengukuran sampel rimpang kunyit dilakukan pengenceran 25 kali dari

konsentrasi semula karena absorbansi dari sampel tidak masuk dalam jarak

(range) dari standar antara 1 sampai dengan 10 ppm. Data absorbans untuk

pembuatan kurva standar diberikan pada Lampiran 3. Kurva standar ( lampiran 3 )

yang diperoleh menunjukkan persamaan garis y = 0.183x - 0.084 dengan R2 =

0.996, yang menunjukkan bahwa konsentrasi mampu menerangkan keragaman

absorbans sebesar 99.60%; hanya sekitar 0.40% yang diterangkan oleh faktor lain.

Berdasarkan kurva standar dapat ditentukan kadar kurkuminoidoid pada masing –

masing daerah asal kunyit yang diujikan (Gambar 9.).

Gambar 9. Grafik kandungan kurkuminoid kunyit

Berdasarkan Gambar 9, kadar kurkuminoid rimpang kunyit asal Karanganyar,

Ngawi, dan Wonogiri berturut-turut 3.88, 3.28, dan 3.99 %. Rimpang kunyit asal

Wonogiri memiliki kandungan kurkuminoid paling tinggi dibandingkan dengan

asal Karanganyar dan Ngawi. Berdasarkan uji statistik ANOVA (Lampiran 4 ),

kadar kurkuminoid pada ketiga daerah tersebut berbeda nyata (nilai P < 0.05).

4.2. Aktivitas Antioksidan Kunyit

Aktivitas antioksidan diukur dengan melihat kemampuan ekstrak rimpang

dalam menghambat aktivitas radikal bebas DPPH (1,1-difenil-2-pikrilhidrazil).

DPPH adalah radikal bebas yang stabil dalam larutan berair atau larutan dalam

etanol serta memiliki serapan yang kuat pada panjang gelombang 517 nm dalam

bentuk teroksidasi (Masuda et al. 1999). DPPH mampu menerima elektron atau

radikal hidrogen dari senyawa lain sehingga membentuk molekul diamagnetik

yang stabil. Struktur kimia DPPH ditunjukkan pada Gambar 10.

Gambar 10. Rumus struktur DPPH

Metode DPPH dipilih karena memiliki beberapa kelebihan di antaranya

sederhana, mudah, cepat dan peka, serta hanya memerlukan sedikit contoh.

Senyawa antioksidan akan bereaksi dengan radikal DPPH melalui mekanisme

penyumbangan atom hidrogen yang menyebabkan terjadinya peluruhan warna

DPPH dari ungu menjadi kuning yang diukur pada panjang gelombang 517 nm.

Aktivitas antioksidan dari sampel dinyatakan dengan nilai IC50, yaitu konsentrasi

sampel yang dibutuhkan untuk menghambat 50% aktivitas DPPH .Makin rendah

nilai IC50 suatu bahan, makin tinggi aktivitas antioksidannya. Berdasarkan

Gambar 11 uji aktivitas antioksidan terhadap ekstrak rimpang yang mempunyai

kadar kurkuminoid tertentu menunjukkan bahwa rimpang kunyit yang berasal dari

Ngawi memiliki IC50 sebesar 75.10 µg/ml, sementara daerah Karanganyar dan

Wonogiri berturut-turut memiliki IC50 sebesar 61.77 dan 62.59 µg/ml. Hal ini

berarti rimpang kunyit yang berasal dari daerah Ngawi memiliki aktivitas

antioksidan yang paling rendah. Vitamin C sebagai kontrol positif memiliki IC50

yang lebih rendah, yaitu sebesar 5.74 µg/ml.

Gambar 11. Grafik aktivitas antioksidan kunyit dan vitamin C

Nilai IC50 vitamin C lebih kecil dibanding dengan nilai IC50 ekstrak

kunyit karena merupakan senyawa yang murni dibandingkan dengan sampel yang

masih dalam bentuk campuran dari beberapa senyawa. Di samping itu molekul

vitamin C mempunyai 2 tempat abstraksi hidrogen yang terhubung secara

internal, sehingga ada abstraksi lanjutan setelah abstraksi hidrogen pertama oleh

radikal DPPH, hal ini menyebabkan perbandingan stoikiometrinya 2:1, artinya 2

molekul DPPH ditangkap atau direduksi oleh 1 molekul vitamin C. Apabila

dibandingkan dengan kontrol positif, ekstrak rimpang kunyit memiliki aktivitas

antioksidan yang lebih rendah, karena nilai IC50 menunjukkan konsentrasi contoh

yang diperlukan untuk menghambat 50% aktivitas radikal bebas. Secara umum,

ekstrak tersebut mempunyai aktivitas antioksidan yang kuat karena mempunyai

nilai IC50 berkisar antara 50-100 µg/ml (tabel 1). Berdasarkan uji statistik

ANOVA, aktivitas antioksidan ketiga sampel kunyit berbeda daerah tersebut

berbeda nyata (nilai P < 0.05) (Lampiran 9).

4.3. Korelasi Kandungan Kurkuminoid dan Aktivitas antioksidan

Gambar 12. Grafik korelasi kandungan kurkuminoid

dan ativitas antioksidan

Berdasarkan Gambar 12, kadar kurkuminoid dan aktivitas antioksidan

rimpang kunyit didapatkan bahwa aktivitas antioksidan berkorelasi dengan

kandungan kurkuminoidnya. Semakin tinggi kadar kurkuminoid maka semakin

tinggi aktivitas antioksidannya. Tetapi pada aktivitas antioksidan kunyit asal

Wonogiri memiliki aktivitas yang lebih rendah dibandingkan asal Karanganyar

meskipun memiliki kadar kurkuminoid yang besar, hal ini dimungkinkan karena

sifat kurkuminoid yang sensitif terhadap cahaya dan mudah terdegradasi sehingga

kemungkinan mempengaruhi terhadap aktivitas antioksidannya. Menurut Sidik et

al. 1995, bila kurkuminoidoid terkena cahaya akan terjadi dekomposisi struktur

berupa siklisasi kurkuminoidoid. Siklisasi kurkuminoidoid menyebabkan senyawa

kurkuminoidoid terdegradasi menjadi asam ferulat sehingga kadarnya dalam

ekstrak menjadi rendah. Namun berdasarkan uji statistik ANOVA perbedaan nilai

aktivitas daerah Karanganyar dan Wonogiri tidak berbeda nyata (nilai P > 0.05)

(Lampiran 10).

4.4. Pencirian Sumber Sinar

Pencirian sumber sinar dilakukan menggunakan spektrometer USB2000.

Sumber sinar yang dicirikan adalah LED UV, LED biru ungu, LED putih, LED

biru, LED hijau, LED hijau kuning, LED orange, dan LED IR. Hasil pencirian

sumber sinar bertujuan mengetahui nilai panjang gelombang yang dominan dari

lampu LED yang digunakan sehingga untuk acuan penelitian selanjutnya. Dari

hasil pencirian (lampiran 10) diperoleh data seperti pada Tabel 3 berikut ini :

Tabel 3. Hasil pencirian panjang gelombang

lampu LEDPanjang gelombang maksimal

(nm)

intensitas tertinggi

(counts)

UV 409,29 3877,26

Biru ungu 453,60 3874,20

Biru 473,18 3873,93

Putih 462,68 3680,97

Hijau 518,02 3720,98

Hijau kuning 571,68 3870,09

Orange 625,74 3876,62

IR 986,62 3847,92

4.5. Analisis rimpang kunyit menggunakan fotometer portable

Sampel pellet kunyit diukur menggunakan alat fotometer yang telah

divariasikan dengan beberapa sumber sinar LED sehingga didapatkan data seperti

pada Lampiran 11. Pengukuran sampel kunyit dilakukan sebanyak limabelas kali

untuk masing – masing daerah. Hasil pengukuran dengan fotometer portable

berupa intensitas radiasi yang ditangkap oleh PDA dan nilainya diubah menjadi

nilai tegangan. Spektrum yang diperoleh (Gambar 13) memiliki pola yang sama

untuk rimpang kunyit daerah Karanganyar, Ngawi, dan Wonogiri. Hal ini

dikarenakan senyawa yang terkandung pada rimpang kunyit untuk setiap daerah

sama. Perbedaan antara tiap daerah terlihat dari intensitas voltase yang dimiliki.

Gambar 13. Spektrum pengukuran kunyit

Karanganyar, Ngawi, dan Wonogiri

Rimpang kunyit daerah Ngawi pada panjang gelombang 400 – 600 nm

memiliki nilai voltase yang lebih tinggi dibandingkan dengan daerah lainnya.

Nilai voltase yang tinggi menunjukkan sinar yang direfleksikan oleh rimpang

kunyit juga tinggi. Hal ini dikarenakan kandungan senyawa aktif kimia pada

kunyit daerah Ngawi paling rendah dibanding daerah lainnya pada panjang

gelombang tersebut. Dengan demikian, intensitas sinar radiasi yang direfleksikan

semakin tinggi juga karena sinar yang tidak diserap direfleksikan oleh bahan. Sifat

refleksi dari kunyit pada panjang gelombang 620 – 980 nm menunjukkan pola

refleksi yang berbeda, yaitu kunyit asal daerah Wonogiri memiliki nilai voltase

yang tinggi. Hal ini dimungkinkan karena interaksi sinar radiasi yang terjadi pada

lampu LED pada panjang gelombang tersebut tidak sampai terserap oleh bahan.

Menurut Stuth et al.2003, pada proses refleksi, jika tidak ada sinar radiasi yang

diserap oleh bahan maka sinar radiasi yang datang hanya berinteraksi dengan

permukaan dari bahan tanpa adanya sinar yang berpenetrasi kedalam bahan. Oleh

karena itu, pada proses refleksi ini yang diperhatikan adalah sifat fisik bahan yang

dapat menjelaskan aspek kimia bahan.

Karena perbedaan intensitas yang dihasilkan sangat kecil, diperlukan

teknik pengenalan pola secara kemometrik untuk mengelompokkan rimpang

kunyit berdasarkan asal daerahnya.

4.6. Differensiasi Kunyit Menggunakan Analisis PCA

Analisis PCA merupakan salah satu teknik kemometrik yang dapat

digunakan untuk mengekstrak informasi dari data yang didapatkan sehingga kita

dapat melakukan pengenalan pola untuk mengelompokkan tanaman kunyit

berdasarkan asal daerahnya. Hal ini dikarenakan kerumitan data spektrum yang

didapatkan dan juga banyaknya kemiripan dari spektrum yang dihasilkan. Analisis

PCA dilakukan pada data yang telah didapatkan melalui hasil pengukuran.

Pengukuran dilakukan pada sampel kunyit daerah Karanganyar, Ngawi, dan

Wonogiri masing-masing dengan limabelas kali ulangan menggunakan 8

kombinasi lampu LED. Sehingga matriks data atau peubah asli yang digunakan

berukuran 45 x 8. Dengan menggunakan PCA data yang berukuran besar ini

selanjutnya direduksi menjadi komponen utama atau principle component (PC)

yang dapat mewakili struktur dan varians dalam data (Miller & Miller 2000).

Analisis PCA dilakukan dengan cara mencari 7 buah PC yang pertama dari data

matriks. Masing-masing PC ini memiliki proporsi varians yang berbeda-beda

seperti yang ditunjukkan pada Gambar 14.

Gambar 14. Proporsi varians komponen utama

PC 1 memiliki nilai varians terbesar yaitu sebesar 92%, selanjutnya diikuti oleh

PC 2 dengan nilai varians sebesar 8 %, Sedangkan PC 3 sampai PC 7 hanya

menggambarkan 0.1% varians dalam data. Nilai dari PC 1 yang terbesar karena

PC 1 dibuat dengan memaksimalkan varians dalam data. PC selanjutnya dibuat

dengan memaksimalkan residual atau varians yang tertinggal dalam data setelah

menghitung PC 1 (Brereton 2003). Sehingga seluruh PC dapat menjelaskan

varians dari data dengan total 100%.

Berdasarkan nilai proporsi varians pada Gambar 14 maka score plot dibuat

menggunakan nilai PC 1 dan PC 2. PC 1 dan PC 2 dapat mewakili varians sebesar

100% (PC 1 = 92% dan PC 2 = 8%). Menurut Brereton 2003, score plot dengan

menggunakan dua buah PC yang pertama biasanya paling berguna karena kedua

PC ini menggambarkan varians yang terbesar dari data. Hal ini mengindikasikan

bahwa hanya dengan dua PC pertama sudah dapat dibuat model PCA yang baik.

Gambar 15. Score plot antara PC 1dan PC 2

Hasil ini diperkuat dengan score plot antara PC 1 dan PC 2 pada gambar

15 yang menunjukkan bahwa sampel kunyit daerah Karanganyar, Ngawi, dan

Wonogiri sudah dapat terpisah dan dikelompokkan dengan baik. Pengelompokkan

kunyit dengan asal daerah yang sama berada saling berdekatan karena kemiripan

sifat dan komposisi kimia yang dimilikinya. Kunyit asal daerah Karanganyar

terlihat mengelompok pada daerah kuadran 4, sampel kunyit asal daerah Ngawi

terletak diantara kuadran 1 dan 3. Sedangkan kunyit asal daerah Wonogiri terletak

pada kuadran 2.

4.7. Pembentukan Model Rimpang Kunyit Menggunakan Analisis

Diskriminan Kuadrat Terkecil Parsial (PLSDA)

PLSDA merupakan salah satu teknik kemometrik yang digunakan untuk

pengenalan pola. Pada penelitian ini, analisis PLSDA dilakukan dengan

menggunakan 2 buah matriks, yaitu matriks X dan matriks Y. Matriks X berisi

data asli yang berasal dari hasil pengukuran sampel rimpang kunyit dengan

menggunakan fotometer portable sehingga matriksnya berukuran 24×8 Sementara

matriks Y merupakan matriks respon untuk tiap daerah sampel rimpang kunyit

sehingga matriksnya berukuran 24×3. Respon untuk satu daerah sampel rimpang

kunyit bernilai 1 dan daerah yang lainnya diberi nilai 0. Selanjutnya dibuat model

kalibrasi rimpang kunyit daerah Karanganyar, Ngawi, dan Wonogiri dari kedua

matriks. Kebaikan suatu model dengan menggunakan metode PLSDA dapat

dilihat dari nilai koefisien determinasi (R2), galat kalibrasi akar rerata kuadrat

(RMSEC) dan galat prediksi akar rerata kuadrat (RMSEP) yang terlihat pada

Tabel 4.

Tabel 4. Kriteria kebaikan model PLSDA

Sampel ( daerah )Kalibrasi Prediksi

R2 RMSEC R2 RMSEP

Karanganyar 0.99314 0.03904 0.99186 0.04437

Ngawi 0.99967 0.00855 0.99961 0.00978

Wonogiri 0.99301 0.03941 0.99169 0.04484

Nilai R2 mengindikasikan mutu data antara konsentrasi nyata dan

konsentrasi dugaan. Nilai R2 yang mendekati 1 menunjukkan bahwa antara

konsentrasi nyata dan dugaan memiliki nilai yang sangat dekat serta memiliki

galat yang kecil. Nilai RMSEC merupakan galat yang dihasilkan dari set kalibrasi.

Kebaikan suatu model dapat dilihat nilai R2 mendekati 1 dan nilai galat sangat

kecil atau mendekati 0 (Brereton 2003).

Rimpang kunyit daerah Karanganyar, Ngawi, dan Wonogiri dapat

diprediksi dengan baik menggunakan model kalibrasi yang telah dibuat

sebelumnya. Hal ini dapat dilihat dari nilai R2 dan RMSEP pada model prediksi.

Model PLSDA untuk rimpang kunyit daerah Karanganyar, Ngawi, dan Wonogiri

memiliki nilai R2 mendekati 1 dan RMSEP mendekati 0 (Tabel 4). Nilai R2 yang

tinggi dari sampel mengindikasikan bahwa model prediksi yang dibuat memiliki

galat yang kecil. Selanjutnya model PLSDA yang telah diperoleh digunakan

untuk memprediksi sampel rimpang kunyit daerah Karanganyar, Ngawi,

Wonogiri, Nagrak dan Sukabumi. Sampel yang digunakan untuk memprediksi

asal sampel tersebut, merupakan sampel yang berbeda dari sampel yang

digunakan untuk membuat permodelan. Proses pengukuran sampel diperlakukan

sama dan dilakukan sebanyak tiga kali ulangan.

Tabel 5. Data prediksi sampel kunyit dengan model PLSDA Karanganyar,

Ngawi dan Wonogiri

Model PLSDA Sampel Ulangan Nilai prediksi Nilai referensi

Karanganyar

Karanganyar1 0.983 12 0.983 13 0.980 1

Ngawi1 -0.014 02 0.052 03 -0.031 0

Wonogiri1 -0.026 02 -0.024 03 0.096 0

Nagrak1 1.648 02 1.668 03 1.614 0

Sukabumi1 1.514 02 1.497 03 1.514 0

Ngawi

Karanganyar1 -0.003 02 -0.003 03 0.001 0

Ngawi1 0.986 12 0.986 13 1.008 1

Wonogiri1 -0.011 02 0.011 03 -0.003 0

Nagrak1 -0.912 02 -0.889 03 -0.869 0

Sukabumi 1 -0.849 0

2 -0.844 03 -0.849 0

Wonogiri

Karanganyar1 0.019 02 0.019 03 0.069 0

Ngawi1 0.028 02 -0.038 03 0.023 0

Wonogiri1 1.037 12 1.013 13 0.906 1

Nagrak1 0.265 02 0.222 03 0.255 0

Sukabumi1 0.335 02 0.347 03 0.335 0

Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa model yang dibangun

sebelumnya dapat memprediksi sampel yang diujikan dan mengklasifikasikan ke

dalam daerah Karanganyar, Ngawi, dan Wonogiri. Tabel 5 menunjukkan nilai

prediksi untuk sampel yang diprediksi berasal dari daerah Karanganyar, Ngawi,

dan Wonogiri saat diregresikan dengan model PLSDA rimpang kunyit yang

diperoleh sebelumnya pada masing – masing daerah. Nilai referensi adalah nilai

yang digunakan sebagai respon untuk membangun model. Nilai prediksi yang

mendekati nilai referensi menunjukkan bahwa daerah sampel prediksi sama

dengan model yang digunakan. Berdasarkan Tabel 5 terlihat bahwa nilai prediksi

sampel yang diprediksi masing - masing berasal dari daerah Karanganyar, Ngawi,

dan Wonogiri pada model PLSDA rimpang kunyit yang telah dibuat sebelumnya

untuk masing – masing daerah Karanganyar, Ngawi, dan Wonogiri mendekati

nilai referensi yang digunakan, yaitu 1. Hal ini menunjukkan bahwa sampel yang

diprediksi mempunyai nilai prediksi yang sama dengan nilai referensi masing –

masing daerah yang diprediksi pada saat diregresikan dengan model PLSDA

rimpang kunyit masing – masing daerah.

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan

bahwa :

1. Kunyit ( Curcuma Domestica Val. ) yang berbeda daerah memiliki

keragaman kandungan senyawa aktif. Alat fotometer portable yang

dikombinasikan dengan analisis kemometrik berupa teknik pengenalan pola

dapat mendiferensiasikan kunyit asal daerah Karanganyar, Ngawi dan

Wonogiri.

2. Analisa PCA menggunakan dua PC pertama yaitu PC 1 = 92% dan PC 2 =

8%. Untuk Analisa PLSDA diperoleh 3 model data yaitu model Karanganyar,

model Ngawi dan model Wonogiri. Pada masing – masing model diperoleh R2

yang mendekati 1 dan, RMSEP dan RMSEC yang mendekati 0.

3. Kandungan kurkumin dan aktivitas antioksidan terkecil didapat pada

kunyit asal Ngawi sebesar 3.28 % dan 75.10 µg/ml. Sedangkan untuk daerah

Karanganyar dan Wonogiri memiliki kandungan kurkumin sebesar 3.88 dan

3.99 % dengan aktivitas antioksidan sebesar 61.77 dan 62.59 µg/ml.

5.2 Saran

Berdasarkan hasil penelitian perlu dilakukan validasi antara pengukuran

fotometer dengan instrument lain yang umum digunakan untuk mengetahui secara

spesifik diferensiasi geografis terhadap rimpang kunyit dan perlu dilakukan

penyeragaman ukuran partikel (mesh) serbuk kunyit sebelum dijadikan pellet

untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dalam proses penyinaran menggunakan

fotometer portable.

33

DAFTAR PUSTAKA

Adzkiya MAZ. 2006. Pola akumulasi kurkuminoid rimpang induk temulawak (Curcuma xanthorriza Roxb.) pada berbagai masa tanam dan perlakuan budidaya tanam [skripsi]. Bogor: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.

Armala, M. M., 2009, Daya Antioksidan Fraksi Air Ekstrak Herba Kenikir (Cosmos caudatus H. B. K.) dan Profil KLT, Skripsi, 39, Fakultas Farmasi Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.

Brereton RG. 2003. Chemometrics: Data Analysis for The Laboratory and Chemical Plant. Bristol: Wiley.

Chew OS, Hamdan MR, Ismail Z, Ahmad MN. 2004. Assessment of herbal medicines by chemometrics-assisted interpretation of FTIR spectra. J Anal Chim Acta, in press.

Fathniyah VEF. 2011. Pengembangan Fotometer Portable untuk Kendali Mutu Rimpang Kunyit (Curcuma xanthorriza) [skripsi].Bogor: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.

Gutierrez L, Coello J, Maspoch S. 2011. Application of near infrared spectral fingerprinting and pattern recognition techniques for fast identification of Eleutherococcus senticosus. Food Research International 44: 557-565.

Harvey D. 2000. Modern Analytical Chemistry. New York: McGraw Hill.

Jayaprakasha GK, Jaganmohan RL, Sakariah KK. 2005. Chemistry and biological activities of Curcuma longa L. Trends in Food Science & Technology 16: 533-548.

Jitoe A, Masuda T, Tengah IGP, Suprapta DN, Gara IWN, Nobuji. 1992. Antioxidant activity of tropical ginger extracts and analysis of the container curcuminoids. J Agri Food Chem 40: 1337-1340.

Liang Xin-Mao, Yu Jin, Yan-ping Wang, Gao-wa Jin, Qing Fu, Yuan-sheng Xiao. 2008. Qualitative and quantitative analysis in quality control of traditional Chinese medicines. J.Chroma. 026:2033-2044

Lohninger H. 2004. Multivariate calibration. [terhubung berkala]. http://www.vias.org/tmdatanaleng/cc_multivaritae.html [20 Februari 2010]

Mao J, Xu J. 2006. Discrimination of herbal medicines by molecular spectroscopy and chemical pattern recognition. Spectrochim Acta A 65: 497–500.

Masuda T, Isobe J, Jitoe A, Nakatani N. 1992. Antioxidative curcuminoide from rhizomes of Curcuma xanthorrhiza. Phytochemistry 31(10): 3645-3647..

Menn N. 2004. Practical Optics. New York: Elsevier.

Miller JC, Miller JN. 2000. Statistic and Chemometrics for Analytical Chemistry. Ed ke-4. Harlow: Pearson Education.

Novianty I. 2008. Analisa spektroskopi reflektans Vis-NIR untuk mengetahui proses pematangan buah stroberi [skripsi]. Bogor: Fakultas Matematika dan Ilmu.

O’toole M, Diamond D. 2008. Absorbance Based Light Emitting Diode Optical Sensors and Sensing Devices. Sensors 2008, 8, 2453-2479.

Rahman F, Logawa ED, Hegartika H, Simanjuntak P. 2008. Aktivitas antioksidan ekstrak tunggal dan kombinasinya dari tanaman Curcuma spp. J Ilmu Kefarmasian Indonesia 6 (2): 69-74.

Senny PS. 2010. Pembuatan modul sensor warna berbasis mikrokontroler [skripsi]. Jakarta: Fakultas Teknik, Universitas Negeri Jakarta.

Sidik, Moelyono MW, Mutadi A.1995. Temlawak (Curcuma xanthorrhiza Roxb.). Jakarta: Phyto Medika.

Singh SK, Jha SK, Chaudhary, Yadava RDS, Rai SB. 2010. Quality control of herbal medicines by using spectroscopic techniques and multivariate statistical analysis. Pharmaceut Biol 48:134-141.

Skoog DA, Donald MW, F James Holler, Stanley RC. 2004. Fundamentals of Analytical Chemistry. Ed ke-8. Canada: Brooks Cole.

Stuth J, Jama A, Tolleson D. 2003. Direct and indirect means of predicting forage quality. Field Crops Research 84:45-56.

Wijayakusuma H. 2000. Potensi tumbuhan obat asli Indonesia sebagai produk kesehatan. Prosiding Risalah Pertemuan Ilmiah Penelilian dan Pengembangan Teknologi Isotop dan Radiasi, HPTAI. Jakarta.

Woo AY, Kim JH, Cho HJ, Chung H. 1999. Discrimination of herbal medicines according to geographical origin with near infrared reflectance spectroscopy and pattern recognition techniques. Pharmaceut Biomed Anal 21:407-413.

Wold S. 1995. Chemometrics; whats Do We Want From It?. Chemom Intel Lab Syst 30: 109-115.

Lampiran 1. Diagram alir penelitian

Analisis PCA

dan PLSDA

Data reflektans

(volt)

Analisis

menggunakan

fotometer portable

Pellet kunyit

Penetapan kadar

kurkuminoidDikeringkan

Dikempa

Kunyit berbeda asal

daerah tanam.

Serbuk kunyit

Uji aktivitas

antioksidan DPPH

Model PCA dan

PLSDA

Prediksi asal geografis

sampel rimpang kunyit

Lampiran 2. Rendemen hasil ekstraksi

Sampel bobot sampel (gram) bobot ekstrak (gram) rendemen

Kunyit Karanganyar 10,0014 0.8027 8,03%

Kunyit Ngawi 10,0089 0.9771 9,76%

kunyit Wonogiri 10,0019 0.9954 9,95%

Contoh perhitungan :

Persen rendemen kunyit = Bobot ekstrak (gr) x 100%

Bobot sampel (gr)

= 0,8027 x 100%

10,0014

= 8,03 %

Lampiran 3. Kurva standar & kadar kurkumin rimpang kunyit

Kurva standar kurkumin

No.Konsentrasi kurkumin

(mg/L)Absorbansi

1 1 0,147

2 3 0,430

3 5 0,796

4 10 1,775

Kadar kurkumin rimpang kunyit

Asal daerah n*bobot sampel

(mg)

volume

(ml)fp Abs

Kadar kurkumin

( % b/b )Rata - rata

Karanganyar 1 50.80 50 25 0.189 3.67%

3.88%Karanganyar 2 50.60 50 25 0.204 3.89%

Karanganyar 3 51.00 50 25 0.22 4.07%

Ngawi 1 50.40 50 25 0.154 3.23%

3.28%Ngawi 2 50.30 50 25 0.146 3.12%

Ngawi 3 51.30 50 25 0.178 3.49%

Wonogiri 1 53.80 50 25 0.242 4.14%

3.99%Wonogiri 2 54.30 50 25 0.228 3.92%

Wonogiri 3 54.70 50 25 0.229 3.91%

*ulangan

Contoh perhitungan :

y = 0.183x – 0.084

x = y + 0.084

0.183

= 0.189 + 0.084

0.183

= 1.49 mg/L

Kadar kurkumin = kadar (mg/L) x fp x volume ( ml ) x 100%

Bobot ( mg )

= 1.49 x 25 x 50 x 100%

50.80

= 36.70 %

Lampiran 4. Uji statistik ANOVA kadar kurkumin rimpang kunyit

Source of Variation SS df MS F P-value F crit

Between Groups 0.8214889 2 0.4107444 13.4916 0.006 5.1433

Within Groups 0.1826667 6 0.0304444

Total 1.0041556 8        

Lampiran 5. Aktivitas antioksidan ekstrak kunyit daerah Karanganyar

Ulangan Persamaan garis IC50 (µg/ml) IC50 Rata - rata

1 y = 24.36 Ln(x) - 51.19 63.68

61.772 y = 23.57 Ln(x) - 48.45 65.16

3 y = 22.70 Ln(x) - 42.74 59.47

4 y = 22.87 Ln(x) - 43.16 58.76

Lampiran 6. Aktivitas antioksidan ekstrak kunyit daerah Ngawi

Ulangan Persamaan garis IC50 (µg/ml) IC50 Rata - rata

1 y = 23.18 Ln(x) - 47.95 68.42

75.102 y = 22.74 Ln(x) - 48.28 75.33

3 y = 23.71 Ln(x) - 53.69 79.30

4 y = 23.37 Ln(x) - 51.62 77.35

Lampiran 7. Aktivitas antioksidan ekstrak kunyit daerah Wonogiri

Ulangan Persamaan garis IC50 (µg/ml) IC50 Rata - rata

1 y = 23.45 Ln(x) - 47.23 63.20

62.592 y = 22.95 Ln(x) - 44.67 61.87

3 y = 24.20 Ln(x) - 51.38 63.75

4 y = 24.60 Ln(x) - 51.35 61.55

Lampiran 8 Aktivitas antioksidan Vitamin C

Ulangan Persamaan garis IC50 (µg/ml) IC50 Rata - rata

1 y = 38.30 Ln(x) - 16.46 5.54

2 y = 37.37 Ln(x) - 15.95 5.84 5.74

3 y = 36.38 Ln(x) - 14.09 5.82

Lampiran 9. Uji statistik ANOVA aktivitas antioksidan ekstrak kunyit

Source of

VariationSS df MS F P-value F crit

Between Groups 444.43 2 222.21498 19.778863 0.0005081 4.2564947

Within Groups 101.1148 9 11.234972

Total 545.5447 11        

Lampiran 10. . Uji statistik ANOVA aktivitas antioksidan ekstrak kunyit

daerah Karanganyar dan Wonogiri

Source of

VariationSS df MS F P-value F crit

Between Groups 1.35417579 1 1.35417579 0.24725253 0.63670954 5.987378

Within Groups 32.86136155 6 5.476893592

Total 34.21553734 7

Lampiran 11. Panjang gelombang lampu LED

Lampiran 12. Data hasil pengukuran menggunakan fotometer portable

Sumber cahayaLED

UV

LED Biru

ungu

LED

Putih

LED

Biru

LED

Hijau

LED

Hijau

kuning

LED

Orange

LED

IR

Panjang

gelombang (nm)

409.2

9453.6

462.6

8

473.1

8

518.0

2571.68 625.74

986.6

2

Sampel reflektans ( mV )

Karanganyar 1 1864 1867 1885 1867 1867 1863 1883 1874

Karanganyar 2 1864 1868 1885 1867 1867 1863 1883 1874

Karanganyar 3 1864 1868 1884 1867 1867 1863 1882 1874

Karanganyar 4 1864 1868 1884 1867 1867 1863 1883 1874

Karanganyar 5 1864 1868 1883 1867 1867 1863 1883 1874

Karanganyar 6 1864 1867 1885 1867 1867 1863 1882 1874

Karanganyar 7 1864 1867 1885 1867 1867 1863 1882 1874

Karanganyar 8 1864 1868 1885 1867 1867 1863 1883 1874

Karanganyar 9 1864 1867 1884 1867 1867 1863 1882 1874

Karanganyar 10 1864 1867 1884 1867 1867 1863 1883 1874

Karanganyar 11 1864 1868 1885 1867 1867 1863 1883 1874

Karanganyar 12 1864 1869 1884 1867 1868 1863 1883 1874

Karanganyar 13 1864 1870 1885 1867 1868 1863 1882 1874

Karanganyar 14 1864 1870 1884 1867 1868 1863 1883 1874

Karanganyar 15 1864 1870 1885 1867 1868 1863 1883 1874

Ngawi 1 1867 1876 1886 1877 1882 1864 1882 1840

Ngawi 2 1867 1876 1886 1877 1881 1865 1882 1839

Ngawi 3 1867 1876 1886 1877 1881 1865 1882 1840

Ngawi 4 1867 1876 1885 1877 1881 1865 1882 1840

Ngawi 5 1867 1876 1886 1877 1881 1865 1882 1839

Ngawi 6 1867 1876 1886 1877 1881 1864 1882 1840

Ngawi 7 1867 1876 1886 1877 1881 1865 1882 1939

Ngawi 8 1867 1876 1886 1877 1882 1865 1882 1840

Ngawi 9 1867 1876 1886 1877 1881 1864 1881 1839

Ngawi 10 1867 1876 1886 1877 1881 1865 1881 1839

Ngawi 11 1867 1876 1886 1877 1882 1865 1882 1840

Ngawi 12 1867 1876 1885 1878 1882 1864 1882 1839

Ngawi 13 1868 1877 1886 1878 1883 1865 1882 1840

Ngawi 14 1867 1877 1887 1878 1884 1865 1882 1840

Ngawi 15 1868 1877 1886 1878 1883 1865 1883 1840

Wonogiri 1 1865 1869 1895 1869 1865 1864 1889 1874

Wonogiri 2 1865 1870 1895 1870 1866 1864 1888 1874

Wonogiri 3 1865 1870 1894 1869 1865 1864 1887 1874

Wonogiri 4 1865 1869 1895 1870 1866 1864 1888 1874

Wonogiri 5 1865 1869 1894 1870 1866 1864 1889 1874

Wonogiri 6 1865 1870 1894 1869 1865 1864 1889 1874

Wonogiri 7 1865 1870 1895 1869 1865 1864 1888 1874

Wonogiri 8 1865 1870 1895 1869 1866 1864 1889 1874

Wonogiri 9 1865 1869 1895 1869 1865 1864 1889 1874

Wonogiri 10 1865 1869 1894 1869 1866 1864 1891 1874

Wonogiri 11 1865 1870 1895 1869 1866 1864 1891 1874

Wonogiri 12 1865 1870 1895 1869 1867 1864 1890 1874

Wonogiri 13 1865 1871 1896 1870 1867 1864 1891 1874

Wonogiri 14 1865 1870 1895 1870 1867 1864 1891 1874

Wonogiri 15 1865 1871 1896 1870 1867 1864 1891 1874

Lampiran 13. Bentuk pellet kunyit

Lampiran 14. Prediction vs reference PLSDA daerah Karanganyar

Lampiran 15. Prediction vs reference PLSDA daerah Ngawi

Lampiran 16. Prediction vs reference PLSDA daerah Wonogiri