PENDUGAAN KOMPOSISI KIMIA BIJI NYAMPLUNG (Calophyllum inophyllum L.) SECARA NON-DESTRUKTIF DENGAN METODE NEAR INFRARED (NIR)

Transkripsi

1 PENDUGAAN KOMPOSISI KIMIA BIJI NYAMPLUNG (Calophyllum inophyllum L.) SECARA NON-DESTRUKTIF DENGAN METODE NEAR INFRARED (NIR) SKRIPSI SALSABIL THALIB F DEPARTEMEN TEKNIK MESIN DAN BIOSISTEM FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011

2 Prediction of Chemical Compositions of Calophyllum inophyllum L. Seeds by Near Infrared (NIR) Method Salsabil Thalib* and I Wayan Budiastra** Department of Mechanical and Biosystem Engineering, Faculty of Agricultural Technology Bogor Agricultural University, IPB Dramaga Campus, PO BOX 220, Bogor, West Java, Indonesia Phone , sabil_thalib@yahoo.com ABSTRACT The objective of this study was to apply NIR method to predict chemical composition of Calophyllum inophyllum L. seeds accurately (moisture, fat, acid number, free fatty acid contents). The reflectance of seeds at the wavelength ranges from 1000 to 2500 nm ( cm -1 at intervals of 4 cm -1 ) were measured by NIRFlex Solids Petri Apparatus. Calibration method which used in this study are principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS). Data treatment on the reflectance and absorbance spectrum are used that is: smooth average 3 points, second derivative Savitzky-Golay 9 points, normalization 0-1, combination both of smooth average 3 points and second derivative Savitzky-Golay 9 points, and combination of all data treatment. A number of 70 Calophyllum inophyllum L. seeds were used as samples. Samples were divided into two parts: ± 45 samples (2/3 of total samples) for developing calibration equation and ± 25 samples (1/3 of total samples) for performing validation. NIR data analysis shows that PLS method with NIR reflectance data and the combination both of smooth average 3 points and second derivative Savitzky-Golay 9 points is the best method of calibration and data treatment to predicting moisture contents of Calophyllum inophyllum L. seeds was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.45% and coefficient of variability (CV) of 0.81%. Prediction of fat contents of Calophyllum inophyllum L. seeds best obtained with the PLS method, the reflectance data, and the combination both of smooth average 3 points and second derivative Savitzky-Golay 9 points was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.37% and coefficient of variability (CV) of 0.62%. Prediction of acid number contents of Calophyllum inophyllum L. seeds best obtained with the PLS method, the absorbance data, and the second derivative Savitzky-Golay 9 points data treatment was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.04% and coefficient of variability (CV) of 0.09%. And prediction of free fatty acid contents of Calophyllum inophyllum L. seeds best obtained with the PLS method, the reflectance data, and the combination was all data treatments was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.04% and coefficient of variability (CV) of 0.18%. Keywords : NIR, PCR, PLS, Calophyllum inophyllum L. seeds, moisture, fat, acid number, free fatty acid contents. *author **co author

3 SALSABIL THALIB. F PENDUGAAN KOMPOSISI KIMIA BIJI NYAMPLUNG (Calophyllum inophyllum L.) SECARA NON-DESTRUKTIF DENGAN METODE NEAR INFRARED (NIR). Dibawah bimbingan I Wayan Budiastra RINGKASAN Bahan bakar minyak (dari bahan bakar fosil) merupakan sumber energi yang dikonsumsi paling besar dibandingkan sumber energi lain. Oleh karena itu, krisis bahan bakar fosil yang dialami dunia saat ini memberikan dampak yang cukup besar di berbagai negara, terutama Indonesia. Peningkatan laju konsumsi BBM yang tidak sejalan dengan produksi minyak bumi di dalam negeri yang semakin menurun, sehingga perlu diambil langkah-langkah untuk mendapatkan sumber energi alternatif sebagai pensubstitusi bahan bakar fosil. Indonesia mempunyai sumber energi terbarukan yang melimpah, tetapi belum dimanfaatkan secara optimal dibandingkan dengan penggunaan bahan bakar fosil. Salah satu sumber energi terbarukan yaitu minyak nabati dari biji nyamplung yang dapat diolah menjadi biodiesel. Pada umumnya untuk mengetahui komposisi kimia bahan dilakukan dengan cara analisis kimiawi laboratorium dengan metode konvensional, namun hal tersebut cukup rumit, memerlukan waktu analisis yang cukup lama, mahal, dan membutuhkan tenaga ahli intensif disamping membutuhkan ruangan yang luas sebagai laboratorium. Kendala dalam metode konvensional tersebut dapat diatasi dengan metode near infrared (NIR) yang bersifat non-destruktif dan akurat. Metode NIR dapat menganalisis komposisi kimia dari bahan pangan, produk hortikultura, dan pakan ternak dalam waktu yang cepat, teliti, lebih sederhana, tidak membutuhkan bahan-bahan kimia, dan ekonomis. Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk menduga komposisi kimia (kadar air, kadar lemak, bilangan asam, dan kadar asam lemak bebas) biji nyamplung dengan metode NIR. NIR merupakan bagian dari spektrum gelombang elektromagnetik dengan panjang gelombang antara nm (Dryden, 2003). Selain itu, daerah infra merah dekat memiliki energi yang relatif rendah dan stabil dalam interaksi terhadap molekul-molekul (CH, OH, CN, dan NH) hanya akan menimbulkan getaran (vibrasi) ikatan inter-atomic (Osborne et al., 1993). Radiasi NIR yang dipantulkan dari biji nyamplung dapat digunakan untuk menduga komposisi kimia seperti kadar air, kadar lemak, bilangan asam, dan kadar asam lemak bebas dan data yang diperoleh dimasukkan dalam metode kalibrasi. Hasil pengukuran NIR ini menghasilkan data reflektan (R) dan data absorban (log (1/R)). Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah biji nyamplung (Calophyllum inophyllum L.) yang diperoleh dari Koperasi Jarak Lestari, Cilacap, Jawa Tengah. Biji nyamplung yang diperoleh berupa buah nyamplung matang pohon dengan karakteristik buah berwarna kuning kecoklatan yang sudah dikeringkan sampai kadar air kurang lebih 10% kemudian diambil bijinya saja. Alat yang digunakan dalam penelitian ini antara lain NIRFlex Solids Petri Tipe N-500 Merk BUCHI dan seperangkat komputer yang telah diinstal dengan software bawaan, seperti: NIRWare Operator, NIRWare Management Console, dan NIRCal 5. Pengukuran kadar air biji nyamplung referensi dilakukan uji kimiawi dengan metode thermogravitimetri berdasarkan SNI Pengukuran kadar lemak, bilangan asam, dan kadar asam lemak bebas biji nyamplung referensi dilakukan berdasarkan AOAC Jumlah sampel penelitian ini adalah 70 sampel biji nyamplung. Sebanyak 2/3 dari jumlah sampel digunakan untuk tahap kalibrasi. Sedangkan tahap validasi menggunakan 1/3 dari jumlah sampel. Metode kalibrasi yang digunakan adalah principal component regression (PCR) dan partial least squares (PLS). Perlakuan data (data treatment) pada kurva spektrum reflektan dan absorban NIR pendugaan komposisi kimia biji nyamplung, antara lain: penghalusan rataan setiap

4 3 titik, derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik, normalisasi data spektra kedalam rentang 0-1, kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dengan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik, dan kombinasi dari ketiga perlakuan data tersebut.kisaran panjang gelombang untuk pendugaan kadar air, kadar lemak, bilangan asam, dan kadar asam lemak bebas biji nyamplung antara nm ( cm -1 dengan interval 4 cm -1 ). Pendugaan komposisi kimia biji nyamplung (Calophyllum inophyllum L.) untuk kadar air terlihat pada puncak spektra dengan panjang gelombang 1450 nm (6895 cm -1 ) dan 1940 nm (5154 cm -1 ). Kadar lemak dan bilangan asam pada kisaran panjang gelombang nm ( cm -1 ) dan nm ( cm -1 ). Dan kandungan FFA dapat terlihat pada kisaran panjang gelombang nm ( cm -1 ). Metode kalibrasi dan perlakuan data dapat dikatakan terbaik apabila diperoleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman (CV) pada tahap validasi lebih rendah daripada tahap kalibrasi dan juga berada dibawah selang ideal yang diijinkan. Hasil analisis data NIR menunjukkan metode PLS dengan data reflektan dan perlakuan data kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dengan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik merupakan metode kalibrasi terbaik untuk pendugaan kadar air biji nyamplung dengan nilai standar error validasi (SEP) sebesar 0.45% dan koefisien keragaman (CV) sebesar 0.81%. Pendugaan kadar lemak biji nyamplung metode kalibrasi yang terbaik adalah dengan metode PLS, data reflektan, dan perlakuan data kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dengan derivatif kedua Savitzky- Golay setiap 9 titik dengan nilai standar error validasi (SEP) sebesar 0.37% dan koefisien keragaman (CV) sebesar 0.62%. Pendugaan bilangan asam biji nyamplung metode kalibrasi yang terbaik adalah dengan metode PLS, data absorban, dan perlakuan data derivatif kedua Savitzsky-Golay setiap 9 titik dengan nilai standar error validasi (SEP) sebesar 0.04% dan koefisien keragaman (CV) sebesar 0.09%. Dan untuk pendugaan kadar asam lemak bebas biji nyamplung metode kalibrasi yang terbaik adalah metode PLS, data reflektan, dan perlakuan data kombinasi dari ketiga perlakuan data dengan nilai standar error validasi (SEP) sebesar 0.04% dan koefisien keragaman (CV) sebesar 0.18%. Agar nilai duga yang dihasilkan lebih menggambarkan nilai parameter mutu yang sesungguhnya, maka sebaiknya dilakukan penelitian lebih lanjut dengan memperhitungkan nilai error yang terjadi selama proses analisis laboratorium secara destruktif. Kata kunci: NIR, biji nyamplung (Calophyllum inophyllum L.), kadar air, kadar lemak, bilangan asam, kadar asam lemak bebas, PCR, PLS, reflektan, dan absorban.

5 PENDUGAAN KOMPOSISI KIMIA BIJI NYAMPLUNG (Calophyllum inophyllum L.) SECARA NON-DESTRUKTIF DENGAN METODE NEAR INFRARED (NIR) SKRIPSI sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN Pada Mayor Teknik Pertanian Departemen Teknik Mesin dan Biosistem Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor Oleh SALSABIL THALIB F DEPARTEMEN TEKNIK MESIN DAN BIOSISTEM FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011

6 Judul Skripsi : Pendugaan Komposisi Kimia Biji Nyamplung (Calophyllum inophyllum L.) secara Non-Destruktif dengan Metode Near Infrared (NIR) Nama NIM : Salsabil Thalib : F Bogor, Agustus 2011 Menyetujui, Dosen Pembimbing Akademik Dr. Ir. I Wayan Budiastra, M. Agr. NIP Mengetahui : Ketua Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Dr. Ir. Desrial, M. Eng. NIP Tanggal Lulus :

7 KATA PENGANTAR Segala puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena berkat bimbingan dan penyertaan-nya jualah sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Judul skripsi yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Maret 2011 ini adalah Pendugaan Komposisi Kimia Biji Nyamplung (Calophyllum inophyllum L.) secara Non-Destruktif dengan Metode Near Infrared (NIR). Skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknologi Pertanian (S.TP) pada Mayor Teknik Pertanian, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Skripsi ini merupakan suatu penelitian menggunakan metode near infrared (NIR) dalam menduga komposisi kimia pada biji nyamplung (Calophyllum inophyllum L.) dengan metode kalibrasi multivariatif. Topik penelitian ini dipilih karena saat ini banyak diperlukan metode-metode pendugaan komposisi kimia secara non-destruktif dengan tingkat kecepatan, keakuratan, dan konsistensi yang tinggi, serta didasarkan bahwa di Indonesia saat ini masih banyak menggunakan metode-metode pendugaan komposisi kimia secara destruktif (metode konvensional) dalam menentukan komposisi kimia biji nyamplung. Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada : 1. Bapak Dr. Ir. I Wayan Budiastra, M.Agr. selaku dosen pembimbing yang telah membimbing dan memberikan saran, kritik, arahan, serta perhatian kepada penulis mulai dari penyusunan proposal usulan penelitian, pelaksanaan penelitian hingga penulisan skripsi. 2. Bapak Dr. Ir. I Dewa Made Subrata, M.Agr. selaku dosen penguji yang telah memberikan saran, kritik, serta arahan kepada penulis dalam melakukan penulisan skripsi. 3. Ibu Dr. Ir. Emmy Darmawati, M.Si. selaku dosen penguji yang telah memberikan saran, kritik, serta arahan kepada penulis dalam melakukan penulisan skripsi. 4. Bapak Sulyaden (Teknisi Lab. TPPHP) yang telah banyak memberikan bantuan dan saran kepada penulis selama penelitian. 5. Ayahanda Ali Thalib, Ibunda Lutfiah Abbad, serta adik-adikku tercinta Mujahid Thalib, Saleh Thalib, dan Haura Thalib, atas segala doa, motivasi, dan kasih sayangnya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. 6. Teman-teman Mayor Teknik Pertanian, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem angkatan 2007 (TEP 44), khususnya : Syahid dan Nikita yang telah membantu dan memberikan saran kepada penulis selama penelitian dan penulisan skripsi. Penulis menyadari dalam penulisan skripsi ini masih terdapat kekurangan dan masih jauh dari kesempurnaan, dikarenakan keterbatasan kemampuan dan pengetahuan penulis. Oleh karena itu, penulis sangat mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun dari semua pihak untuk penyempurnaan dan perbaikan skripsi ini. Penulis berharap skripsi ini dapat bermanfaat bagi kita semua. Bogor, Agustus 2011 Salsabil Thalib

8 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa skripsi dengan judul Pendugaan Komposisi Kimia Biji Nyamplung (Calophyllum inophyllum L.) secara Non-Destruktif dengan Metode Near Infrared (NIR) adalah hasil karya saya sendiri dengan arahan Dosen Pembimbing Akademik, dan belum diajukan dalam bentuk apapun pada perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Bogor, Agustus 2011 Yang membuat pernyataan Salsabil Thalib F

9 Hak cipta milik Salsabil Thalib, tahun 2011 Hak cipta dilindungi Dilarang mengutip dan memperbanyak tanpa izin tertulis dari Institut Pertanian Bogor, sebagian atau seluruhnya dalam bentuk apapun, baik cetak, fotokopi, mikrofilm, dan sebagainya

10 BIODATA PENULIS Penulis dilahirkan di Bogor pada tanggal 14 Maret 1989 merupakan putra pertama dari empat bersaudara, dari Ayah Ali Thalib dan Ibu Lutfiah Abbad. Penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SDN Empang 1 Bogor pada tahun 2001, pendidikan menengah pertama di SLTPN 7 Bogor pada tahun 2004, dan juga pendidikan menengah atas di SMAN 4 Bogor pada tahun Pada tahun 2007 penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB) dan diterima di Mayor Teknik Pertanian, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem. Selama mengikuti perkuliahan, penulis aktif dalam organisasi kemahasiswaan, diantaranya menjadi anggota Himpunan Mahasiswa Teknik Pertanian (HIMATETA) Staff TeCo dan anggota Paduan Suara Agriaswara ketua divisi kesejahteraan konser pelantikan tahun Penulis juga memiliki beberapa prestasi selama masa perkuliahan, antara lain: memperoleh beasiswa dari DIKTI ( ) serta menjadi mahasiswa berprestasi dengan peningkatan IPK tertinggi Mayor Teknik Pertanian, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian IPB Tahun Ajaran Selain mengikuti perkuliahan dan aktif dalam organisasi, penulis menjadi asisten praktikum M.K. Praktikum Terpadu Mekanika dan Bahan Teknik (T.A. 2009/2010). Pada bulan Juni sampai Agustus 2010, penulis telah melaksanakan praktek lapangan atau program magang (Internship) di PT. Nestle Indonesia, Pabrik Cikupa dengan judul Mempelajari Aspek Keteknikan Pertanian pada Proses Produksi Permen Fox s di PT. Nestle Indonesia, Pabrik Cikupa.

11 DAFTAR ISI Halaman KATA PENGANTAR... i DAFTAR ISI... iv DAFTAR TABEL... vi DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR LAMPIRAN... xi I. PENDAHULUAN... 1 A. LATAR BELAKANG... 1 B. TUJUAN... 3 C. MANFAAT PENELITIAN... 3 II. TINJAUAN PUSTAKA... 4 A. METODE NEAR INFRARED (NIR) Tanaman Nyamplung (Calophyllum inophyllum L.) Minyak Nyamplung Teori Metode Near Infrared (NIR) Aplikasi Metode Near Infrared (NIR)... 9 B. KALIBRASI DAN VALIDASI C. METODE KALIBRASI MULTIVARIATIF Metode Principal Component Regression (PCR) Metode Partial Least Squares (PLS) III. METODOLOGI PENELITIAN A. TEMPAT DAN WAKTU B. BAHAN DAN ALAT C. METODE PENELITIAN Persiapan Sampel Penelitian Persiapan Instrumen NIR Pengukuran Reflektan Spektrum NIR Pengukuran Absorban Spektrum NIR Pengukuran Komposisi Kimia Biji Nyamplung Secara Destruktif a. Penentuan Kadar Air (SNI ) b. Penentuan Bilangan Asam dan Asam Lemak Bebas (AOAC 1995).. 19 c. Penentuan Kadar Lemak (AOAC 1995) Analisis Data Penelitian a. Kalibrasi b. Validasi c. Data Treatment IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. REFLEKTAN NIR BIJI NYAMPLUNG (Calophyllum inophyllum L.) B. ABSORBAN NIR BIJI NYAMPLUNG (Calophyllum inophyllum L.) C. ANALISIS DATA KIMIAWI LABORATORIUM DENGAN METODE KONVENSIONAL PADA KOMPOSISI KIMIA BIJI NYAMPLUNG (Calophyllum inophyllum L.) D. ANALISIS DATA NEAR INFRARED BIJI NYAMPLUNG (Calophyllum inophyllum L.)... 32

12 1. Metode Principal Component Regression (PCR) a. Data Reflektan Biji Nyamplung b. Data Absorban Biji Nyamplung Metode Partial Least Squares (PLS) a. Data Reflektan Biji Nyamplung b. Data Absorban Biji Nyamplung V. KESIMPULAN DAN SARAN A. KESIMPULAN B. SARAN DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN... 71

13 DAFTAR TABEL Halaman Tabel 1. Konsumsi minyak solar sektor transportasi tahun Tabel 2. Sifat fisiko kimia biodiesel nyamplung dibandingkan dengan standar SNI Tabel 3. Sifat fisiko kimia tempurung biji nyamplung... 7 Tabel 4. Komposisi asam lemak minyak nyamplung... 8 Tabel 5. Data statistik 70 sampel biji nyamplung hasil analisis kimiawi laboratorium Tabel 6. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Tabel 7. Hasil Analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar lemak berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Tabel 8. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan bilangan asam berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Tabel 9. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar asam lemak bebas berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Tabel 10. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Tabel 11. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar lemak berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Tabel 12. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan bilangan asam berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Tabel 13. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar asam lemak bebas berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Tabel 14. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Tabel 15. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar lemak berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Tabel 16. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan bilangan asam berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Tabel 17. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar asam lemak bebas berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS)... 54

14 Tabel 18. Tabel 19. Tabel 20. Tabel 21. Tabel 22. Tabel 23. Tabel 24. Tabel 25. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar lemak berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan bilangan asam berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar asam lemak bebas berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi kadar air dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PCR dan PLS Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi kadar lemak dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PCR dan PLS Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi bilangan asam dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PCR dan PLS Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi kadar asam lemak bebas dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PCR dan PLS... 63

15 DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 1. Pohon, kayu, bunga, buah, daun, dan biji nyamplung... 5 Gambar 2. Sampel biji nyamplung Gambar 3. Bagian-bagian NIRFlex petri solid Gambar 4. NIR Spectroscopy Solids Petri Gambar 5. Diagram alir pelaksanaan penelitian pendugaan komposisi kimia biji nyamplung dengan metode NIR Gambar 6. Kurva spektrum reflektan (R) NIR pada 70 sampel biji nyamplung Gambar 7. Kurva spektrum reflektan NIR biji nyamplung dengan perlakuan data penghalusan rataan setiap 3 titik (smooth average 3 points) Gambar 8. Kurva spektrum reflektan NIR biji nyamplung dengan perlakuan data derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik (second derivative Savitzky- Golay 9 points) Gambar 9. Kurva spektrum reflektan NIR biji nyamplung dengan perlakuan data kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik (smooth average 3 points) dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik (second derivative Savitzky-Golay 9 points) Gambar 10. Kurva spektrum reflektan NIR biji nyamplung dengan perlakuan data normalisasi data spektra kedalam rentang Gambar 11. Kurva spektrum reflektan NIR biji nyamplung dengan perlakuan data kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik (smooth average 3 points), derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik (second derivative Savitzky-Golay 9 points), dan normalisasi Gambar 12. Kurva spektrum absorban (log (1/R)) NIR pada 70 sampel biji nyamplung Gambar 13. Kurva spektrum absorban NIR biji nyamplung dengan perlakuan data penghalusan rataan setiap 3 titik (smooth average 3 points) Gambar 14. Kurva spektrum absorban NIR biji nyamplung dengan perlakuan data derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik (second derivative Savitzky- Golay 9 points) Gambar 15. Kurva spektrum absorban NIR biji nyamplung dengan perlakuan data kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik (smooth average 3 points) dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik (second derivative Savitzky-Golay 9 points) Gambar 16. Kurva spektrum absorban NIR biji nyamplung dengan perlakuan data normalisasi data spektra kedalam rentang Gambar 17. Kurva spektrum absorban NIR biji nyamplung dengan perlakuan data kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik (smooth average 3 points), derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik (second derivative Savitzky-Golay 9 points), dan normalisasi Gambar 18. Grafik perbandingan kadar air dugaan data reflektan NIR dengan kadar air referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 47 sampel dan validasi 23 sampel dengan metode PCR dan kombinasi dari ketiga perlakuan data... 35

16 Gambar 19. Gambar 20. Gambar 21. Gambar 22. Gambar 23. Gambar 24. Gambar 25. Gambar 26. Gambar 27. Gambar 28. Gambar 29. Grafik perbandingan kadar lemak dugaan data reflektan NIR dengan kadar lemak referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 48 sampel dan validasi 22 sampel dengan metode PCR dan kombinasi dari ketiga perlakuan data Grafik perbandingan bilangan asam dugaan data reflektan NIR dengan bilangan asam referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 46 sampel dan validasi 24 sampel dengan metode PCR dan perlakuan data normalisasi data spektra kedalam rentang Grafik perbandingan kadar asam lemak bebas dugaan data reflektan NIR dengan kadar asam lemak bebas referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 45 sampel dan validasi 25 sampel dengan metode PCR dan kombinasi dari ketiga perlakuan data Grafik perbandingan kadar air dugaan data absorban NIR dengan kadar air referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 46 sampel dan validasi 24 sampel dengan metode PCR dan perlakuan data normalisasi data spektra kedalam rentang Grafik perbandingan kadar lemak dugaan data absorban NIR dengan kadar lemak referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 46 sampel dan validasi 24 sampel dengan metode PCR dan perlakuan data derivatif kedua Savitzsky-Golay setiap 9 titik Grafik perbandingan bilangan asam dugaan data absorban NIR dengan bilangan asam referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 45 sampel dan validasi 25 sampel dengan metode PCR dan kombinasi dari ketiga perlakuan data Grafik perbandingan kadar asam lemak bebas dugaan data absorban NIR dengan kadar asam lemak bebas referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 45 sampel dan validasi 25 sampel dengan metode PCR dan perlakuan data penghalusan rataan setiap 3 titik Grafik perbandingan kadar air dugaan data reflektan NIR dengan kadar air referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 46 sampel dan validasi 24 sampel dengan metode PLS dan perlakuan data penghalusan rataan setiap 3 titik dengan derivatif kedua Savitzsky- Golay setiap 9 titik Grafik perbandingan kadar lemak dugaan data reflektan NIR dengan kadar lemak referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 45 sampel dan validasi 25 sampel dengan metode PLS dan kombinasi dari ketiga perlakuan data Grafik perbandingan bilangan asam dugaan data reflektan NIR dengan bilangan asam referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 45 sampel dan validasi 25 sampel dengan metode PLS dan perlakuan data derivatif kedua Savitzsky-Golay setiap 9 titik Grafik perbandingan kadar asam lemak bebas dugaan data reflektan NIR dengan kadar asam lemak bebas referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 45 sampel dan validasi 25 sampel dengan metode PLS dan kombinasi dari ketiga perlakuan data... 54

17 Gambar 30. Gambar 31. Gambar 32. Gambar 33. Grafik perbandingan kadar air dugaan data absorban NIR dengan kadar air referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 47 sampel dan validasi 23 sampel dengan metode PLS dan perlakuan data normalisasi data spektra kedalam rentang Grafik perbandingan kadar lemak dugaan data absorban NIR dengan kadar lemak referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 43 sampel dan validasi 27 sampel dengan metode PLS dan kombinasi perlakuan data penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzsky-Golay setiap 9 titik Grafik perbandingan bilangan asam dugaan data absorban NIR dengan bilangan asam referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 46 sampel dan validasi 24 sampel dengan metode PLS dan perlakuan data derivativf kedua Savitzsky-Golay setiap 9 titik Grafik perbandingan kadar asam lemak bebas dugaan data absorban NIR dengan kadar asam lemak bebas referensi hasil analisis laboratorium pada tahap kalibrasi 45 sampel dan validasi 25 sampel dengan metode PLS dan perlakuan data derivatif kedua Savitzsky-Golay setiap 9 titik... 61

18 DAFTAR LAMPIRAN Halaman Lampiran 1. Data hasil kimia analisis laboratorium biji nyamplung Lampiran 2. Contoh output program NIRCal 5 (Software bawaan dari NIRFlex Tipe N-500 Merk BUCHI) pada pendugaan kadar lemak biji nyamplung dengan data reflektan dengan metode partial least square (PLS) Lampiran 3. Tampilan Software NIRFlex N-500 Merk BUCHI Lampiran 4. Algoritma penghalusan rataan setiap 3 titik (Hanke and Wichern, 2005).82 Lampiran 5. Algoritma derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik (Hanke and Wichern, 2005) 82

19 I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Bahan bakar minyak (dari bahan bakar fosil) merupakan sumber energi yang dikonsumsi paling besar dibandingkan sumber energi lain. Oleh karena itu, krisis bahan bakar fosil yang dialami dunia saat ini memberikan dampak yang cukup besar di berbagai negara, terutama Indonesia. Secara nasional, konsumsi bahan bakar minyak (BBM) mengalami peningkatan. Selama tahun 2004 mencapai 26.9 milyar liter, tahun 2010 diperkirakan mencapai 34.7 milyar liter (Soerawidjaja et al., 2005). Data konsumsi minyak solar di Indonesia disajikan pada Tabel 1. Tabel 1. Konsumsi minyak solar sektor transportasi tahun Tahun Transportasi (milyar liter) Total (milyar liter) Porsi (%) Sumber: Soerawidjaja et al., (2005) Peningkatan laju konsumsi BBM tidak sejalan dengan produksi minyak bumi di dalam negeri yang semakin menurun, sehingga perlu diambil langkah-langkah untuk mendapatkan sumber energi alternatif. Indonesia mempunyai sumber energi terbarukan yang melimpah, tetapi belum dimanfaatkan secara optimal dibandingkan dengan penggunaan bahan bakar fosil. Kontribusi energi terbarukan terhadap total penggunaan energi masih dibawah 1% (Sumiarso, 2001). Kebijakan-kebijakan pemerintah dalam bentuk Instruksi Presiden no. 10 tahun 2005 mengenai penghematan penggunaan energi, Instruksi Presiden no. 1 tahun 2006 mengenai penyediaan dan pemanfaatan bahan bakar nabati (biofuel) serta Peraturan Presiden no. 5 tahun 2006 mengenai kebijakan energi nasional, menyatakan tahun 2025 ditargetkan untuk mengoptimalkan bahan bakar nabati mencapai 5% (Perpres, 2006). Minyak tumbuhan (nabati) sebagai sumber energi alternatif dapat diolah menjadi biodiesel. Biodiesel merupakan senyawa metil ester hasil reaksi transesterifikasi trigliserida yang berasal dari minyak nabati atau lemak hewan. Kelebihan biodiesel sebagai bahan bakar alternatif pengganti solar diantaranya angka setana tinggi, ramah lingkungan karena mengandung sedikit gas SOx, daya lumas yang baik, emisi gas buang sedikit, dan karakter pembakaran yang relatif bersih. Pengolahan biodiesel dari bahan baku terbarukan (renewable) telah banyak dilakukan di berbagai negara diantaranya negara-negara Eropa menggunakan rapeseed, Amerika Serikat menggunakan kedelai dan minyak kelapa (coconut oil), Filipina dan Malaysia menggunakan CPO (Crude Palm Oil). Sedangkan Indonesia menggunakan CPO dan minyak jarak (Jatropha) (Mittelbach, 2001). Tanaman nyamplung (Calophyllum inophyllum L.) merupakan salah satu bahan baku alternatif biodiesel yang mempunyai potensi cukup besar. Kandungan minyak relatif tinggi yaitu antara 40-73%, dibandingkan sawit 46-54%, jarak pagar 40-60%, saga hutan 14-28%, kesumba 30-40%, dan kelor 39-40%. Satu liter minyak nyamplung dapat dihasilkan dari 2.5 kg biji, sedangkan jarak membutuhkan 4 kg untuk menghasilkan satu liter minyak (Murniasih, 2009). Kualitas minyak yang dihasilkan dari biji nyamplung ditentukan oleh sifat fisik dan kimia. Sifat fisik minyak dari biji nyamplung adalah berwarna coklat kehijauan, kental, dan 1

20 beraroma menyengat seperti karamel. Sedangkan sifat kimia yang menentukan kualitas minyak biji nyamplung adalah kadar air, kadar abu, kadar ekstraktif, kadar holoselulosa, kadar alpha selulosa, kadar pentosan, dan kadar lignin (Wibowo, 2010). Keuntungan dari minyak nabati biji nyamplung diantaranya ramah lingkungan; tidak mencemari air, udara, maupun tanah karena mudah terurai secara biologi; dan bahan bakunya dapat diperbaharui. Metode-metode konvensional untuk menentukan komposisi kimia, seperti kadar air, kadar abu, bilangan asam dan asam lemak bebas, dan kadar lemak pada bahan pertanian seperti biji nyamplung membutuhkan biaya yang mahal, tenaga laboratorium yang ahli, dan waktu yang cukup lama untuk menganalisis. Penentuan kadar air menggunakan metode thermogravitimetri yang berdasarkan SNI , membutuhkan proses pengeringan dalam oven pada suhu 130 o C selama 1 2 jam (DSN, 2006). Penentuan bilangan asam dan asam lemak bebas, dan kadar lemak berdasarkan AOAC Pada saat ini sejumlah metode atau teknologi instrumentasi telah dikembangkan untuk menentukan komposisi kimia suatu bahan dengan proses cepat, tepat, akurat, dan tidak merusak. Salah satu metode tersebut adalah pengukuran dengan near infrared (NIR) yang ditembakkan ke bahan. Metode NIR dapat menganalisis dengan kecepatan tinggi, tidak menimbulkan polusi, penggunaan preparat contoh yang sederhana tidak menggunakan bahan kimia, dapat menganalisis contoh dengan tidak merusak (non-destruktif), dapat melakukan analisa sampel hingga kedalaman 2-5 milimeter, dapat mendeteksi berbagai komponen dengan satu data spektra, dan tidak memerlukan banyak perlakuan terhadap sampel. Metode NIR pertama diawali oleh Norris dan Hart (1962) yang mengukur kadar air yang terkandung pada biji-bijian dan bibit tanaman dengan menggunakan transmittance spectroscopy. Rochimawati (2004) telah mengaplikasikan metode NIR untuk menduga mutu tepung jagung secara cepat dan stimulan. Parameter pendugaan mutu tepung jagung tersebut yaitu kadar air, karbohidrat, protein, dan lemak. Hubungan antara data reflektan dan absorban NIR dengan kadar air, karbohidrat, protein, dan lemak pada penelitian tersebut dipelajari dengan metode kalibrasi menggunakan stepwise multiple linear regression (SMLR). Persamaan regresi tahap kalibrasi tersebut digunakan untuk menduga kadar air, karbohidrat, protein, dan lemak tepung jagung. Metode kalibrasi yang sama juga telah diterapkan untuk pendugaan kandungan energi bruto tepung ikan untuk bahan pakan ternak (Quddus, 2006). Dengan menggunakan regresi kalibrasi dengan metode SMLR untuk melakukan pendugaan maka menghasilkan spektrum NIR yang mengandung data dalam jumlah besar, dimana hanya beberapa bagian saja yang akan digunakan dalam pembuatan persamaan regresi sehingga terdapat kemungkinan sebagian data yang penting tidak masuk dalam persamaan tersebut. Metode kalibrasi yang lainnya yang dapat mengekstrak informasi kimia dari data yang dihasilkan dan memperkirakan serangkaian variabel tidak bebas dari variabel bebas yang jumlahnya sangat banyak, namun tidak membuang dan mengurangi data informasi yang berukuran besar dan berguna yang diperoleh dari instrumen pada suatu percobaan adalah metode kalibrasi multivariatif. Metode kalibrasi multivariatif yang akan digunakan yaitu principal component regression (PCR) dan partial least squares (PLS). Efektivitas metode kalibrasi tersebut telah diteliti oleh Lammertyn et al., (1998) untuk menduga sifat-sifat fisik apel, serta Schmilovitch et al., (2000) yang membandingkan tiga metode kalibrasi yaitu PCR, PLS, dan SMLR serta menduga parameter periode penyimpanan, ketegaran (kekerasan), kandungan gula, dan keasaman buah. Pada penelitian tersebut terbukti bahwa metode PCR dan PLS dapat menghasilkan model regresi kalibrasi yang baik daripada metode SMLR. 2

21 Informasi tentang penerapan metode near infrared (NIR) untuk menduga komposisi kimia (kadar air, bilangan asam dan asam lemak bebas, dan kadar lemak) biji nyamplung dengan menggunakan metode kalibrasi multivariatif yaitu principal component regression (PCR) dan partial least squares (PLS) belum ada. B. Tujuan Penelitian Tujuan umum penelitian ini adalah menduga komposisi kimia (kadar air, bilangan asam dan asam lemak bebas, dan kadar lemak) biji nyamplung secara non-destruktif dengan metode near infrared (NIR). Sedangkan tujuan khusus dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1) Mengkaji spektrum reflektan dan absorban biji nyamplung dalam hubungannya dengan sifatsifat komposisi kimia biji nyamplung. 2) Menentukan perlakuan data (data treatment) yang terbaik untuk pendugaan komposisi kimia biji nyamplung. 3) Melakukan tahap kalibrasi dan validasi sifat reflektan, absorban, dan komposisi kimia biji nyamplung dengan metode kalibrasi multivariatif yaitu principal component regression (PCR) dan partial least squares (PLS). 4) Menentukan metode kalibrasi yang terbaik untuk pendugaan komposisi kimia biji nyamplung. C. Manfaat Penelitian Manfaat dari penelitian ini diharapkan dapat melakukan pendugaan komposisi kimia biji nyamplung secara cepat, tepat, ramah lingkungan, dan tidak merusak (non-destruktif) untuk mendukung pengembangan teknologi bahan bakar nabati sebagai pengganti maupun pensubstitusi bahan bakar fosil. Seiring dengan semakin hari persediannya semakin berkurang sedangkan kebutuhan akan sumber energi semakin hari semakin meningkat dengan peningkatan jumlah penduduk dan peradaban manusia. 3

22 II. TINJAUAN PUSTAKA A. Metode Near Infrared (NIR) 1. Tanaman Nyamplung (Calophyllum inophyllum L.) Tanaman nyamplung dapat ditemukan di Madagaskar, Afrika Timur, Asia Selatan dan Tenggara, Kepulauan Pasifik, Hindia Barat, dan Amerika Selatan. Tumbuhan ini memiliki nama yang berbeda di setiap daerah, seperti bintangor di Malaysia, hitaullo di Maluku, nyamplung di Jawa, bintangur di Sumatera, poon di India, dan di Inggris dikenal dengan nama alexandrian laurel, tamanu, pannay tree, serta sweet scented calophyllum (Dweek dan Meadows, 2002 dalam Murniasih, 2009). Taksonomi tanaman nyamplung menurut Heyne (1987) adalah sebagai berikut : Divisi : Spermatophyta Sub divisi : Angiospermae Kelas : Dicotyledone Bangsa : Guttiferales Suku : Guttiferae Marga : Calophyllum Jenis : Calophyllum inophyllum L. Nama umum : Nyamplung Tanaman nyamplung mudah dibudidayakan, tumbuh baik pada ketinggian meter dpl seperti di hutan, pengunungan dan rawa-rawa, curah hujan antara mm per tahun, ph tanah , tumbuh pada tanah tandus, daerah pantai yang kering dan berpasir atau digenangi air laut. Tinggi tanaman dapat mencapai 30 meter dengan diameter 0.8 meter, daun mengkilap, batang berwarna abu-abu hingga putih, warna kayu bervariasi tergantung spesies. Tanaman nyamplung berbuah sepanjang tahun terutama pada bulan Februari-Maret dan Agustus-September di Indonesia dan di Hawaii April-Juni dan Oktober-Desember. Tanaman nyampung memiliki daya tahan yang tinggi terhadap lingkungan, ditemukan dalam jumlah populasi yang besar, dengan kisaran umur yang lama (1-50 tahun), dan memiliki biji yang banyak (Friday and Okano, 2006). Luas areal tegakan tanaman nyamplung mencapai ribu ha yang tersebar dari Sumatera sampai Papua (Balitbang Kehutanan, 2008). Daerah penyebaran nyamplung diantaranya adalah Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Lampung, Jawa, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Sulawesi, Maluku, dan NTT. Hutan nyamplung dikelola secara profesional oleh Perum Perhutani Unit I KPH Kedu Selatan Jawa Tengah dengan luas mencapai 196 ha. Nyamplung juga dikembangkan oleh masyarakat Cilacap khususnya di sekitar Kecamatan Patimuan dan daerah Gunung Selok Kecamatan Kroya/Adipala. Mereka memanfaatkan kayu nyamplung untuk pembuatan perahu nelayan. Sejak tahun 2007, Dinas Kehutanan Perkebunan Kabupaten Cilacap telah menanam 135 ha di lahan TNI Angkatan Darat sepanjang Pantai Laut Selatan, tahun 2008 direncanakan menanam seluas 300 ha. 4

23 Sumber: Pusat Penelitian dan Pengembangan Hasil Hutan (2008) Gambar 1. Pohon, kayu, bunga, buah, daun, dan biji nyamplung. Pohon nyamplung dimanfaatkan untuk menahan abrasi dan ancaman tsunami, kayunya yang kuat dan tahan air digunakan sebagai bahan baku pembuatan perahu, bahan konstruksi bangunan, serta minyaknya digunakan sebagai bahan penerangan. Getah daun nyamplung mengandung senyawa costatolide A yang efektif menekan pertumbuhan virus HIV (Murniasih, 2009). Buah nyamplung berwarna hijau, berbentuk bulat, kulit buah tipis dan akan mengelupas ketika mulai mengering. Inti biji yang mengandung minyak berbentuk bulat mancung berwarna kuning, dilindungi tempurung keras mirip tempurung kelapa. Biji nyamplung dapat digunakan sebagai obat kudis, penerangan, dan penumbuhan rambut (Heyne, 1987). Sifat fisiko kimia biodiesel biji nyamplung dibandingkan dengan SNI disajikan pada Tabel 2. 5

24 Tabel 2. Sifat fisiko kimia biodiesel nyamplung dibandingkan dengan standar SNI Produksi biji nyamplung per tahun mencapai 20 ton/ha. Biji nyamplung mempunyai kandungan minyak tinggi yaitu 55% pada inti segar dan 70.5% pada inti biji kering (Heyne, 1987). Menurut Dweek dan Meadows (2002) yaitu 75%, serta menurut Soerawidjaja (2001) sekitar 40-73%. Menurut Friday and Okano (2006), satu pohon nyamplung dapat menghasilkan 100 kg buah/tahun dan rendemen minyak sebanyak 5 kg. Jika jarak tanam 3 x 3.5 m 2 setiap pohon menghasilkan 30 kg biji atau 5.1 kg minyak maka dalam 1 ha diprediksi menghasilkan kg biji atau kg minyak biji nyamplung. Sedangkan produktivitas tanaman jarak berkisar antara kg biji/pohon/tahun. Produksi akan stabil setelah tanaman berumur lebih dari 1 tahun. Dengan tingkat populasi tanaman antara pohon/ha, maka tingkat produktivitas antara 8-15 ton biji/ha. Jika rendemen minyak sebesar 35 % maka setiap ha lahan dapat diperoleh ton minyak/ha/tahun. Kemudian dilihat dari segi ekonomisnya, harga biji nyamplung Rp 700/kg, sementara itu harga biji jarak antara Rp Rp 4.000/kg. Sehingga biji nyamplung sangat memiliki prospek yang sangat baik untuk dikembangkan sebagai bahan bakar nabati pensubstitusi bahan bakar fosil. Tumbuhan nyamplung (Callophyllum inophyllum L.), di Bali dikenal dengan nama punga atau camplong digunakan oleh masyarakat sebagai obat tradisonal serta mempunyai potensi komersial (Forestry Department, 2007). Sebagai obat tradisional kulit batangnya 6

25 secara eksternal dapat digunakan untuk mengobati pembengkakan kelenjar sedangkan secara internal dapat digunakan untuk memperlancar buang air kecil (diuretic). Ekstrak daun digunakan sebagai pencuci radang mata dan di Kamboja ekstrak daun nyamplung digunakan dalam pernafasan untuk mengobati vertigo dan migrain. Getahnya yang beracun sering digunakan oleh orang Samoan untuk melumuri anak panah sebagai panah beracun serta dapat digunakan untuk mengobati pembengkakan dan penyakit tumor (Tempesta and Michael, 1993). Minyak biji yang bersifat racun (toksik) cukup kuat (Kriswiyanti dan Narayani, 2000) dapat digunakan untuk memulihkan rambut rontok (Veronika, 2003), sebagai antiparasit (Tempesta and Michael, 1993), dan dapat digunakan sebagai bahan bakar minyak lampu dengan kandungan minyak 70-73% berat biji kering (Anonimous a, 2006). Bagian bunga tumbuhan ini berbau harum sehingga sering dipergunakan sebagai pengharum lemari pakaian. Di daerah Jawa Tengah bagian benang sari yang berwarna kuning dipergunakan sebagai jamu bagi wanita habis melahirkan. Bagian biji mengandung zat seperti damar yang beracun dan diketahui mengandung senyawa inofilum A-E, kalofiloid, asam kalofinat, dan polimer proantosianidin (Tempesta and Michael, 1993), golongan kumarin yaitu senyawa brasimarin A-C sebagai cancer chemopreventive agents (Chihiro et al., 2003), karotenoid, lakton, minyak atsiri, minyak/lemak, sitosterol, takahama, tanin, dan tokoferol. Daunnya diketahui mengandung saponin, dan triterpenoid (Kriswiyanti dan Narayani, 2000). Hasil uji toksisitas pendahuluan dari daging biji dan kulit biji nyamplung terhadap larva udang Artemia salina L., menunjukkan bahwa bagian kulit biji lebih toksik (LC50 = ppm) dibandingkan dengan bagian daging biji (LC50 = 154,8 ppm). Sifat fisiko kimia tempurung biji nyamplung disajikan pada Tabel 3. Tabel 3. Sifat fisiko kimia tempurung biji nyamplung Parameter Konsentrasi (%) Kadar Air 9.97 Kadar Abu 0.61 Kadar Ekstraktif 2.59 Kadar Holoselulosa Kadar Alphaselulosa Kadar Pentosan Kadar Lignin Sumber: Wibowo (2009) 2. Minyak Nyamplung Produksi minyak nyamplung secara sederhana dilakukan oleh petani di Kebumen untuk pelapisan genting, bahan bantu pembuatan batik, dan pelapis jenazah. Sedangkan di Jawa Barat, TNI AD memanfaatkan minyak nyamplung untuk bahan bakar kapal laut. Minyak nyamplung mempunyai kandungan asam lemak tidak jenuh yang cukup tinggi seperti asam oleat serta komponen-komponen tak tersabunkan diantaranya alkohol lemak, sterol, xanton, turunan kuomarin, kalofilat, isokalofilat, isoptalat, kapelierat, asam pseudobrasilat, dan penyusun triterpenoat sebanyak % yang dapat dimanfaatkan sebagai obat. Menurut Debaut et al., (2005) asam lemak penyusun minyak nyamplung dapat dilihat pada Tabel 4. 7

26 Tabel 4. Komposisi asam lemak minyak nyamplung Asam Lemak Komposisi (%) Asam Palmitoleat (C16:1) Asam Palmitat (C16) Asam Oleat (C18:1) Asam Linoleat (C18:1) Asam Stearat (C18:0) Asam Arachidat (C20) Asam Gadoleat (C19:1) Sumber: Debaut et al., (2005) 3. Teori Metode Near Infrared (NIR) Metode infra merah dekat atau sering disebut dengan nama near infrared (NIR) merupakan salah satu teknik yang menggunakan wilayah panjang gelombang infra merah pada spektrum elektromagnetik antara 700 sampai 2500 nm (Dryden, 2003). Hal yang terpenting dari teori NIR reflektan dan absorban elektromagnetik ini adalah menganalisis komponen, deteksi kualitas, dan pemasakan (Mohsenin, 1984). Kisaran panjang gelombang NIR telah lama dipelajari dan digunakan sebagai metode analitik. Cahaya tampak diterima oleh mata sesuai dengan besarnya pantulan, seperti halnya warna dihasilkan dari cahaya yang dipantulkan dari suatu objek. Setiap bahan memiliki spektrum gabungan pantulan NIR yang unik dan beragam yang dihasilkan dari efek penyebaran, penyerapan, dan pantulan cahaya oleh bahan. Semua bahan organik terdiri dari atom, karbon, oksigen, hydrogen, nitrogen, phosphor, sulfur dengan sejumlah kecil elemen lain. Atom-atom ini berkombinasi melalui ikatan kovalen atau elektrokovalen membentuk molekul. Karena sifat ikatannya, gaya elektrostatik ada dalam atom dan molekul tersebut. Sehingga molekul bergerak secara konstan, ini dikenal sebagai keadaan stabil. Molekul bervibrasi pada frekuensi yang berkaitan dengan panjang gelombang dalam daerah infra merah dari spektrum elektromagnetik. Setelah dipancarkan maka radiasi ini akan diserap oleh semua bahan organik dan informasi utama yang dapat diekstrak adalah stretching dan bending ikatan kimia C-H (seperti bahan organik turunan minyak bumi), O-H (seperti kadar air, karbohidrat, dan lemak), C-N, dan N-H (seperti protein dan asam amino) yang merupakan ikatan dasar dari semua ikatan kimia bahan-bahan organik. Informasi tersebut dapat dilihat dari pantulan NIR yang dihasilkan dalam bentuk spektrum pantulan. Radiasi infra merah tidak mempunyai energi yang cukup untuk mengeksitasi elektron pada senyawa tetapi dapat menyebabkan senyawa organik mengalami rotasi dan getaran (vibrasi) ikatan inter-atomic (Osborne et al., 1993). Vibrasi stretching adalah pergerakan atom yang teratur sepanjang ikatan antara dua atom sehingga jarak antara atom dapat bertambah atau berkurang. Sedangkan vibrasi bending adalah pergerakan atom yang menyebabkan perubahan sudut ikatan antar dua atau pergerakan dari sekelompok atom terhadap atom lainnya. Cahaya infra merah dekat yang mengenai bahan memiliki energi yang kecil dan hanya menembus sekitar satu millimeter permukaan bahan, tergantung dari komposisi bahan tersebut. Jika cahaya mengalami penyebaran, spektrum tersebut tetap mengandung informasi contoh penyerapan permukaan bahan tetapi terjadi distorsi pada puncak gelombang (Dryden, 2003). 8

27 Variasi pada ukuran dan suhu partikel sampel mempengaruhi penyebaran radiasi infra merah pada saat melewati sampel. Partikel berukuran besar tidak dapat menyebarkan radiasi infra merah sebanyak partikel kecil. Makin banyak radiasi yang diserap dapat memberikan nilai absorban yang tinggi dan efeknya besar pada panjang gelombang yang diserap lebih kuat (Dryden, 2003). Dalam penyerapannya, metode NIR memiliki beberapa kelebihan, antara lain dapat menurunkan biaya tenaga kerja penganalisis komposisi, penggunaan preparat contoh yang sederhana, waktu pendugaan komposisi kimia yang singkat, analisis yang tidak merusak contoh (non-destructive), tidak menggunakan bahan-bahan kimia (analisis yang bebas limbah), dan dapat menganalisis komposisi dengan kecepatan dan ketepatan tinggi (Williams, 1987). Keunggulan dari gelombang infra merah dekat menurut Osborne et al. (1993) dalam analisis bahan makanan adalah merupakan gabungan antara tingkat ketepatan, kecepatan, dan kemudahan dalam melakukan percobaan (prosedur tidak rumit). 4. Aplikasi Metode Near Infrared (NIR) Metode near infrared (NIR) telah banyak diperkenalkan dan digunakan di beberapa negara maju pada benua seperti Eropa, Amerika Utara, Asia, Australia, dan New Zealand baik dalam bidang industri maupun dalam bidang pertanian. Sedangkan di Indonesia sendiri, metode ini belum banyak digunakan terutama dalam bidang pertanian. Penerapan metode NIR telah lama berkembang terutama untuk keperluan bahan pangan, pertanian, kedokteran, farmasi, dan industri kimia. Untuk bahan pangan dan hasil pertanian seperti kedelai, jagung, beras, daging, ikan, dan hortikultura metode NIR dapat digunakan untuk penentuan komposisi kimia seperti kadar air, lemak, asam, gula, protein, dan berbagai senyawa lainnya. Selain itu metode NIR digunakan dalam industri susu murni dan menentukan kandungan protein yang terdapat dalam tepung susu skim. Berdasarkan sifat absorban dan reflektan dari energi radiasi yang dipancarkan, maka metode NIR dapat digunakan untuk menduga komposisi kimia suatu bahan. Aplikasi metode NIR dalam industri produk pangan dan pertanian telah banyak dilakukan. Diawali oleh Norris dan Hart (1962) yang menemukan bahwa kadar air yang terkandung pada biji-bijian dan bibit tanaman dapat diukur pada panjang gelombang sebesar 1940 nm. Pengaplikasian secara komersil metode NIR pertama diperkenalkan oleh Williams (1973) yang menganalisis gandum dan biji-biji berkadar minyak. Miller (1990) menggunakan turunan pertama pada pantulan spektrum untuk mendeteksi adanya jamur hitam, jamur abu-abu, dan kerusakan lain seperti suncald. Hasilnya menunjukkan bahwa indeks mutu tomat dapat berdasarkan pada nilai turunan pantulan dengan jangkauan panjang gelombang antara nm, sehingga nilai ini dapat digunakan untuk memisahkan antara tomat yang baik dari jamur hitam, jamur abu-abu, dan suncald. Metode NIR juga dapat digunakan untuk memperkirakan konsentrasi gula dan asam pada buah-buahan, seperti mangga yang dilakukan oleh Budiastra et al. (1995). Mereka mengklasifikasikan mangga ke dalam tiga jenis rasa, yaitu rasa manis, manis asam, dan asam yang diukur dengan teknologi NIR pada 200 contoh mangga dengan kisaran panjang gelombang nm. Metode stepwise dari regresi berganda (SMLR) digunakan untuk memiliki panjang gelombang optimal untuk menduga konsentrasi sukrosa dan asam malat. Panjang gelombang terpilih untuk memprediksi sukrosa dengan NIR adalah 1533 nm,