Electronic Theses and Dissertation

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan keaslian telur ayam organik melalui analisis spektrum emisi cangkang telur menggunakan metode laser-induced breakdown spectroscopy (libs) yang dikombinasikan dengan jaringan saraf tiruan (jst). libs dipilih karena kemampuannya dalam analisis berbagai unsur kimia tanpa memerlukan persiapan sampel yang rumit, sementara jst digunakan untuk melakukan proses klasifikasi. sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah cangkang telur yang diperoleh dari tujuh kelompok ayam dengan variasi pakan, yaitu ayam dengan pakan 100% organik, pakan 100% non-organik, pakan campuran (dengan komposisi 25:75, 50:50, dan 75:25), ayam yang dilepas bebas di alam, serta telur yang diperoleh dari pasar. laser nd:yag digunakan untuk menghasilkan plasma pada permukaan cangkang telur dalam tekanan atmosfer, spektrum emisi plasma ditangkap menggunakan optical multichannel analyzer (oma), dan spektrum emisi yang diperoleh dianalisis lebih lanjut. model jst dilatih menggunakan data acuan dari kelompok 100% organik dan 100% non-organik, lalu digunakan untuk mengklasifikasikan lima kelompok lainnya. penelitian ini berhasil memperoleh spektrum libs dengan fitur yang jelas, yaitu garis emisi dan intensitas yang terdeteksi dengan baik. namun, pengamatan visual secara langsung terhadap spektrum setiap kelompok menunjukkan bahwa perbedaan antara sampel organik dan nonorganik sulit diidentifikasi. spektrum dari sampel menunjukkan keberadaan unsur ca, c, o, mg, p, k, n, dan na, dengan intensitas ca paling dominan. selanjutnya, pengolahan menggunakan jst telah berhasil dilakukan dan mampu mengklasifikasikan sampel telur organik dan non-organik dengan akurasi 100%. temuan ini menunjukkan potensi kombinasi libs dan jst sebagai metode yang cepat dan efektif dalam verifikasi keaslian telur ayam organik.

This study aims to determine the authenticity of organic chicken eggs by analyzing their eggshell emission spectra using Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) combined with an Artificial Neural Network (ANN). LIBS was selected for its capability to analyze various chemical elements without complex sample preparation, while ANN was employed for the classification process. The samples used were eggshells obtained from seven chicken groups with varied diets: 100% organic feed, 100% non-organic feed, mixed feeds (in 25:75, 50:50, and 75:25 ratios), free-range chickens, and market-sourced eggs. An Nd:YAG laser was used to generate plasma on the eggshell surface at atmospheric pressure. The plasma emission spectrum was captured by an Optical Multichannel Analyzer (OMA), and the resulting spectra were further analyzed. The ANN model was trained using reference data from the 100% organic and 100% non-organic groups and subsequently used to classify the other five groups. The research successfully obtained LIBS spectra with distinct features, including well-detected emission lines and intensities. However, direct visual inspection of the spectra revealed that differences between the organic and non-organic samples were difficult to identify. The spectra confirmed the presence of elements such as Ca, C, O, Mg, P, K, N, and Na, with Ca showing the most dominant intensity. Furthermore, the ANN processing successfully classified the organic and non-organic samples with 100% accuracy. These findings demonstrate the potential of combining LIBS and ANN as a rapid and effective method for verifying the authenticity of organic chicken eggs.