<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS"^^ . "The quality and character of honey is determined by the specific flora and vegetation \r\nin the area from which the origin of honey and the diversity of ecosystems that live in \r\nthe area and the geographical origin of honey are often associated with the price value \r\nof honey. In addition there is the term geographical indication in the world of \r\nmarketing, which has a function as an identification of a product and informs that the \r\nproduct is produced from a certain location that has certain qualities and \r\ncharacteristics. Therefore, this research was conducted to find a way to classify honey \r\ntypes based on their geographical location.\r\nThis study aims to identify three types of honey based on their geographical location \r\nusing UV-Vis Spectroscopy with the soft method\r\nindependent modeling of class analogy (SIMCA). The composition of material used \r\nin this study is 1 ml with a total sample of 100 Muara Enim multiflora honey samples \r\n(MME), 100 Jambi multiflora honey samples (MMJ), and 100 Riau multiflora honey\r\nvi\r\nsamples (MMR). The honey sample is preheated using a waterbatch at 60 ℃ for 30 \r\nminutes, then 1 ml of the honey sample is diluted with 20 ml of distilled water and \r\nstirred for 10 minutes using a magnetic stirrer. Furthermore, 2 ml of the dilution \r\nsample is put into the cuvette and 2 times the repetition of the spectral data is \r\nanalyzed using UV-Vis Spectrometer (UV-Vis Genesys 10s, Thermo Scientific, \r\nUSA) at a wavelength of 190-1100 nm. Then the spectra data obtained are analyzed \r\nusing the PCA and SIMCA methods using The Unscrambler software version 9.2.\r\nThe classification results show that the PCA and SIMCA methods are able to \r\ndistinguish MME, MMJ, and MMR. The best PCA analysis results are obtained \r\nthrough a spectral repair process, using a combination of multiplicative scatter \r\ncorrection (MSC) and 9 segment moving average spectra correction methods, at a \r\nwavelength of 190-1100 nm (full wavelength). In the development of MSC and 9 \r\nsegment moving average spectral models, the PC1 value of 91% and PC2 of 8% \r\nmeans that the total of the two PCs is 99%. As for the SIMCA classification, the \r\naccuracy value (AC) is 100%, the sensitivity value (S) is 100%, the specificity value \r\n(SP) is 100%, and the false alarm rate (FP) is 0% in the MME-MMJ sample. While \r\nthe MME-MMR sample has an accuracy value (AC) of 100%, a sensitivity value (S) \r\nof 100%, a specificity value (SP) of 100%, and a false alarm rate (FP) of 0%, and an \r\nMMJ-MMR sample has an accuracy value (AC) of 100%, a sensitivity value (S) of \r\n100%, a specificity value (SP) of 100%, and an error value (FP) of 0%. Based on \r\nROC curve analysis all classifications are stated as excellent classification.\r\nvii\r\nKeywords: Honey, Classification, UV Vis Vis Spectroscopy, Principal Component \r\nAnalysis (PCA), Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA).\r\nKualitas dan karakter madu ditentukan oleh flora tertentu dan vegetasi di daerah dari \r\nmana asal madu dan keragaman ekosistem yang hidup di daerah tersebut dan asal \r\ngeografis madu sering dikaitkan dengan nilai harga dari madu. Di samping itu \r\nterdapat istilah indikasi geografis dalam dunia pemasaran, yang mempunyai fungsi \r\nsebagai tanda pengenal dari suatu produk dan menginformasikan bahwa produk \r\ntersebut dihasilkan dari suatu lokasi tertentu yang mempunyai kualitas dan\r\nkarakteristik tertentu. Oleh karena itu, dilakukan penelitian ini untuk mendapatkan \r\ncara mengklasifikasikan jenis madu berdasarkan letak geografisnya.\r\nPenelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tiga jenis madu berdasarkan letak \r\ngeografisnya dengan menggunakan UV-Vis Spectroscopy dengan metode soft \r\niii\r\nindependent modelling of class analogy (SIMCA). Komposisi bahan yang digunakan\r\ndalam penelitian ini yaitu 1 ml dengan jumlah sampel sebanyak 100 sampel madu \r\nmultiflora Muara Enim (MME), 100 sampel madu multiflora Jambi (MMJ), dan 100 \r\nsampel madu multiflora Riau (MMR). Sampel madu dipanaskan terlebih dahulu \r\ndengan menggunakan waterbatch pada suhu 60 ℃ selama 30 menit, kemudian 1 ml \r\nsampel madu diencerkan dengan aquades sejumlah 20 ml dan diaduk selama 10 menit\r\nmenggunakan magnetic stirrer. Selanjutnya 2 ml sampel hasil pengenceran\r\ndimasukkan ke dalam kuvet dan diambil data spektranya sebanyak 2 kali \r\npengulangan dengan menggunakan UV-Vis Spectrometer (UV-Vis Genesys 10s, \r\nThermo Scientific, USA) pada panjang gelombang 190– 1100 nm.Kemudian data \r\nspektra yang diperoleh dianalisis menggunakan metode PCA dan SIMCA \r\nmenggunakan software The Unscrambler versi 9.2.\r\nHasil klasifikasi menunjukkan bahwa metode PCA dan SIMCA mampu membedakan \r\nMME, MMJ, dan MMR. Hasil analisis PCA terbaik diperoleh melalui proses \r\nperbaikan spektra, dengan menggunakan metode perbaikan spektra kombinasi \r\nmultiplicative scatter correction (MSC) dan moving average 9 segmen, pada panjang \r\ngelombang 190 – 1100 nm (panjang gelombang penuh). Pada pengembangan model \r\nspektra kombinasi MSC dan moving average 9 segmen menghasilkan nilai PC1 \r\nsebesar 91% dan PC2 sebesar 8% yang artinya total dari kedua PC tersebut sebesar \r\n99%. Sedangkan untuk klasifikasi SIMCA diperoleh nilai akurasi (AC) sebesar \r\n100%, nilai sensitivitas (S) sebesar 100%, nilai spesifitas (SP) sebesar 100%, dan \r\nnilai false alarm rate (FP) sebesar 0% pada sampel MME-MMJ. Sedangkan sampel \r\niv\r\nMME-MMR memliki nilai akurasi (AC) sebesar 100%, nilai sensitivitas (S) sebesar \r\n100%, nilai spesifitas (SP) sebesar 100%, dan nilai false alarm rate (FP) sebesar 0%, \r\ndan sampel MMJ-MMR memiliki nilai akurasi (AC) sebesar 100%, nilai sensitivitas \r\n(S) sebesar 100%, nilai spesifitas (SP) sebesar 100%, dan nilai error (FP) sebesar 0%.\r\nBerdasarkan analisis kurva ROC seluruh klasifikasi dinyatakan sebagai excellent \r\nclassification.\r\nKata Kunci: Madu, Klasifikasi, UV-Vis Spectroscopy, Principal Component \r\nAnalysis (PCA), Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA).\r\n"^^ . "2019" . . . . . "FAKULTAS PERTANIAN"^^ . . . . . . . "1514071051"^^ . "MUHAMMAD FEBRIANDIKA ZAINI"^^ . "1514071051 MUHAMMAD FEBRIANDIKA ZAINI"^^ . . . . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (File PDF)"^^ . . . "ABSTRAK.pdf"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (File PDF)"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (File PDF)"^^ . . . "SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \r\nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \r\nGEOGRAFIS (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . "HTML Summary of #56906 \n\nSTUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA \nUNTUK KLASIFIKASI MADU HUTAN BERDASARKAN LETAK \nGEOGRAFIS\n\n" . "text/html" . . . "630 Pertanian dan teknologi yang berkaitan" . .