Electronic Theses and Dissertation

Nilam aceh merupakan varietas nilam unggulan di indonesia yang diakui secara internasional karena memiliki kadar patchouli alcohol (pa) yang tinggi. kadar pa adalah indikator utama yang menentukan kualitas, mutu, dan harga minyak nilam, di mana kadar pa tidak boleh kurang dari 30%. semakin tinggi kadar pa pada minyak nilam, semakin baik mutu minyak tersebut. oleh karena itu, mengetahui kadar pa dalam minyak nilam sangat penting. saat ini, pengujian kadar pa biasanya dilakukan melalui uji laboratorium yang memerlukan waktu lama dan biaya tinggi. oleh karena itu, diperlukan metode alternatif yang lebih efisien untuk menentukan mutu minyak nilam, dan salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini adalah teknologi nirs. penelitian ini bertujuan untuk mengkaji kemampuan teknologi nirs dengan metode support vector machine regression (svmr) dalam mengolah data spektrum dan menentukan metode koreksi terbaik dan akurat untuk memprediksi kadar pa sebagai indikator mutu pada minyak nilam crude oil. penelitian ini menggunakan minyak nilam dalam bentuk crude oil, sebagian di antaranya difraksinasi menggunakan rotary vacuum evaporator untuk menghasilkan dua fraksi berat dan dua fraksi ringan. minyak nilam bentuk crude oil dan hasil fraksinasi kemudian diuji menggunakan gcms untuk mengetahui kadar patchouli alcohol masing-masing. untuk memperoleh variasi kadar patchouli alcohol, dilakukan pencampuran antara minyak nilam crude oil dan minyak nilam fraksinasi, sehingga diperoleh 7 sampel. dan dengan menggunakan tambahan data sekunder pada penelitian dina (2023). pengukuran spektrum minyak nilam dalam penelitian ini dilakukan menggunakan thermo nicolet antaris ii tm. panjang gelombang yang digunakan berada pada rentang 1000 nm hingga 2500 nm. data spektrum kemudian diolah menggunakan software unscrambler x versi 10.3. metode pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah support vector machine regression (svmr) dengan pretreatment derivative 1, mean normalization dan multiplicative scatter correction (msc) hasil dari penelitian ini adala: (1) teknologi near infrared reflectance spectroscopy (nirs) dengan metode support vector machine regression (svmr) membuka peluang untuk digunakan dalam memprediksi kadar patchouli alcohol dalam minyak nilam aceh. (2) secara umum pretreatment yang dilakukan menghasilkan model yang tidak begitu signifikan berbeda, namun dilihat secara detail dari nilai residual predictive deviation (rpd) yang didapatkan dan model akhir, dapat disimpulkan model terbaiik pada penelitian ini ialah mean normalization (mn) dengan nilai koefisien determinasi (r2) 0,9943442, nilai root mean square error calibration (rmsec) 0,9491498. serta nilai residual predictive deviation (rpd) 6,8468. kemudian untuk nilai validasi yang diperoleh koefisien determinasi (r2) 0,3928704. dengan nilai root mean square error validation (rmsev) 6,6047335. kemudian untuk nilai range error ratio 3. dengan kategori memiliki utilitas praktis rendah-sedang, yang masih layak untuk diterapkan.

Acehnese patchouli is a superior patchouli variety in Indonesia that is internationally recognized because it has high levels of patchouli alcohol (PA). PA content is the main indicator that determines the quality, quality and price of patchouli oil, where the PA content cannot be less than 30%. The higher the PA content in patchouli oil, the better the quality of the oil. Therefore, knowing the PA levels in patchouli oil is very important. Currently, testing PA levels is usually carried out through laboratory tests which require a long time and high costs. Therefore, a more efficient alternative method is needed to determine the quality of patchouli oil, and one technology that can be used to overcome this problem is NIRS technology. This research aims to assess the capabilities of NIRS technology using methodsSupport Vector Machine Regression(SVMR) in processing spectrum data and determining the best and most accurate correction method to predict PA levels as a quality indicator for patchouli oilcrude oil. This research uses patchouli oil in the form ofcrude oil, some of which is fractionated usingrotary vacuum evaporatorto produce two heavy fractions and two light fractions. Patchouli oil in the form of crude oil and the fractionated results were then tested using GCMS to determine the patchouli alcohol content of each. To obtain variations in levelspatchouli alcohol, mixing crude patchouli oil and fractionated patchouli oil was carried out, so that 7 samples were obtained. And by using additional secondary data in Dina's research (2023). Patchouli oil spectrum measurements in this study were carried out usingThermo Nicolet Antaris II TM.The wavelength used is in the range of 1000 nm to 2500 nm. The spectrum data is then processed usingUnscrambler X softwareversion 10.3. The data processing method used in this research isSupport Vector Machine Regression(SVMR) with pretreatmentDerivative 1, Mean NormalizationAnd Multiplicative Scatter Correction(MSC) The results of this research are: (1) Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) technology with the methodSupport Vector Machine Regression(SVMR) opens up opportunities to be used in predicting patchouli alcohol levels in Aceh patchouli oil. (2) In generalpretreatmentThis results in a model that is not significantly different, but can be seen in detail from the valuesresidual predictive deviation(RPD) obtained and the final model, it can be concluded that the best model in this research is Mean Normalization( MN) with the coefficient of determination (R2) 0.9943442, valueroot mean square error calibration(RMSEC) 0.9491498. As well as valueresidual predictive deviation(RPD) 6.8468. Then for the validation value, the coefficient of determination (R2) 0.3928704. With value root mean square error validation(RMSEV) 6.6047335. Then for valueRange Error Ratio3. in the category of having low to medium practical utility, which is still feasible to implement.