Suci Lestari Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas mipa 2025

Skripsi

Penelitian ini bertujuan untuk menguji kemampuan model klasifikasi Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) dan Support Vector Machine Classification (SVMC) dalam mendeteksi perbedaan antara nilam kontrol (PCSC), nilam terpapar jamur Synchytrium Pogostemonis (PCSI), dan nilam yang resisten (PCSR). Sampel daun nilam diambil dari Nino Park, Agricultural Research Center (ARC) Universitas Syiah Kuala (USK), Darussalam, Banda Aceh. Spektrum NIR dianalisis menggunakan metode kemometri meliputi Principal Component Analysis (PCA), PLS-DA dan SVMC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi dari metode NIR dan kemometri dapat digunakan untuk membedakan nilam varietas Sidikalang kontrol, terpapar jamur Synchytrium Pogostemonis dan resisten. Model klasifikasi PLS-DA menunjukkan analisis yang baik dengan nilai kalibrasi untuk R2 sebesar 0,99814, nilai slope (r) sebesar 0,998 dan RMSEC sebesar 0,99814. Nilai validasi untuk R2 sebesar 0,998, nilai slope (r) sebesar 0,997 dan nilai RMSEC sebesar 0,998. Sementara itu , model SVMC menunjukkan akurasi klasifikasi lebih rendah yaitu nilai training accuracy sebesar 50,25% dan validation accuracy sebesar 50,25381%, terbukti kurang ideal untuk klasifikasi kategori daun nilam pada penelitian ini. Hasil pengamatan morfologi menggunakan mikroskop eleKtron (SEM) menunjukkan adanya perbedaan struktur pada permukaan daun untuk ketiga sampel, terutama pada tekstur dan serat permukaan daun. Kesimpulan dari penelitian ini adalah PLS-DA lebih sesuai untuk klasifikasi sampel daun nilam varietas Sidikalang dari pada SVMC. Kata kunci: NIR, kemometri, PCA, PLS-DA, SVMC, daun nilam, Synchytrium Pogostemonis, SEM 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 165495 2025-07-23 10:44:13 2025-07-23 11:27:52 machine generated