Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/88750
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorNIA, Kristiningrum-
dc.contributor.advisorLETYO, Wulandari-
dc.contributor.authorLAILI, Wafa Noer Khamidah-
dc.date.accessioned2018-12-02T04:29:39Z-
dc.date.available2018-12-02T04:29:39Z-
dc.date.issued2018-12-02-
dc.identifier.nimNIM142210101019-
dc.identifier.urihttp://repository.unej.ac.id/handle/123456789/88750-
dc.description.abstractSenyawa fenolat merupakan rangkaian senyawa yang mengandung gugus hidroksil yang terikat langsung ke cincin aromatik. Senyawa tersebut adalah salah satu kelas metabolit yang paling banyak beredar di alam. Senyawa fenolat banyak terdapat pada bagian daun. Fenolat berperan penting pada reproduksi pertumbuhan, perlindungan dari predator dan patogen. Efek yang bermanfaat dari fenolat yaitu aktivitas antioksidan, anti alergi, anti inflamasi, anti trombotik, vasodilatasi dan anti mikroba. Metode yang digunakan dalam penentuan kadar fenolat total yaitu menggunakan spektrofotometri NIR (Near Infra Red) dan digunakan spektrofotometri UV-Vis sebagai metode pembanding. Terdapat 30 sampel tumbuhan yang digunakan dalam penelitian ini. Spektroskopi NIR dipilih karena kecepatannya untuk analisis sampel, biaya murah, dan non destruktif terhadap sampel yang dianalisis. Data spektra yang dihasilkan dari spektroskopi NIR sangat rumit dan sulit diintrepretasi, jadi membutuhkan analisis multivariat berupa kemometrik yaitu The Unscrambler X 10.2. Analisis multivariat yang digunakan pada penelitian ini yaitu Partial Least Square (PLS), Principal Component Regression (PCR), dan Support Vector Machines Regression (SVMR). Spektrofotometri UV Vis digunakan sebagai metode pembanding. Digunakan Folin ciocalteu dan Na2CO3 sebagai reagen, serta asam galat sebagai standar. Data spektra dari NIR digunakan untuk membentuk model kalibrasi. Diperoleh model kalibrasi yang paling bagus yaitu PLS dengan R2 kalibrasi sebesar 0,9838491, R2 validasi sebesar 0,9825304 dan RMSE kalibrasi sebesar 2,6484198 dan RMSE validasi sebesar 0,9827023. Model yang telah terbentuk divalidasi dengan cara Leave One Out Cross Validation (LOOCV) dan 2-Fold Cross Validation. Hasil validasi dari LOOCV sudah menunjukkan hasil yang bagus karena R2 sudah diatas 0,91. Sedangkan untuk 2-Fold Cross Validation menghasilkan R2 dengan nilai 0,9959183. Model PLS yang sudah divalidasi kemudian akan diterapkan pada sampel nyata, berupa serbuk daun sirsak 1, serbuk daun sirsak 2, serbuk daun sawo dan serbuk daun jeruk nipis. Diperoleh kadar fenolat total masing-masing sebesar 46,5832 mg GAE/ g, 29,0149 mg GAE/ g, 65,4875 mg GAE/ g dan 16,5312 mg GAE/g. Hasil kadar fenolat yang diperoleh dari NIR dibandingkan dengan kadar fenolat dari spektrofotometri UV-Vis. Digunakan uji non parametrik wilcoxon untuk mengetahui adanya perbedaan signifikan atau tidak. Diperoleh nilai probabilitas >0,05 yaitu 0,144 sehingga dapat dikatakan hasil tidak berbeda signifikan.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.relation.ispartofseries142210101019;-
dc.subjectSenyawa fenolaten_US
dc.subjectgugus hidroksilen_US
dc.subjectcincin aromatik.en_US
dc.subjectmetaboliten_US
dc.titlePenentuan Kadar Fenolat Total Pada Serbuk Daun Tanaman Obat Dengan Metode Nir-Kemometriken_US
dc.typeUndergraduat Thesisen_US
Appears in Collections:UT-Faculty of Pharmacy

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Laili Wafa Noer Khamidah - 142210101019.pdf-.pdf5.92 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Admin Tools