| dc.description.abstract | Pengendalian terhadap mutu produk makanan, minuman dan obat sangat penting mengingat banyaknya kasus adulterasi, yaitu upaya untuk mengurangi komponen penyusun, menggantinya dengan kualitas yang lebih rendah, menambah dengan bahan yang menurunkan kualitas, terutama dengan maksud untuk mengurangi biaya produksi dan meningkatkan keuntungan penjualan. Saat ini diperlukan adanya alternatif metode yang lebih baik untuk mengidentifikasi dan kemudian mencegah munculnya kasus adulterasi tersebut. Salah satu metode yang mudah untuk mengidentifikasi adanya kasus adulterasi adalah dengan memastikan bahwa komponen yang membentuk suatu senyawa produk memiliki jumlah yang sesuai dengan klaimnya. Penelitian ini telah mengevaluasi beberapa metode statistika dalam menduga jumlah komponen, yaitu Plot Korelasi, Plot Jarak Euclid, Analisis Komponen Utama (AKU) dan metode kemungkinan maksimum yang menghasilkan Penduga Kemungkinan Maksimum (PKM). Keempat metode ini diaplikasikan pada data spektra UV-Vis yang dihasilkan dari beberapa senyawa tunggal dan campuran senyawa yang sebelumnya telah dimasukkan ke dalam alat spektrometer UV-Vis. Metode Plot Korelasi mengukur kemiripan antara dua spektra yang berurutan dan diplotkan dengan panjang gelombang sehingga dapat memberikan informasi mengenai perubahan yang terjadi pada data, yang berhubungan dengan jumlah komponen dalam suatu campuran (Wasim et al. 2003). Metode Plot Jarak Euclid memiliki analogi dengan koefisien korelasi dengan makin kecil jaraknya maka makin besar kesamaannya. Metode AKU dimaksudkan untuk meringkas dimensi data menjadi beberapa komponen utama yang lebih sedikit. Hasil dari dua skor komponen utama pertama kemudian diplotkan dan diinterpretasikan hasilnya untuk mengetahui adanya satu atau lebih komponen kimia yang berbeda dari produk yang diuji. Metode PKM dimaksudkan untuk mengetahui dimensi intrinsik dari pola data spektra, yang pada gilirannya juga dapat digunakan untuk menduga banyaknya komponen yang ada dalam suatu senyawa kimia. | id |
