Laporkan Masalah

APLIKASI DARI NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY (NIRs) UNTUK MEMPREDIKSI PENCEMARAN LOGAM BERAT PADA TANAH

HUSNIZAR, Dr. Eng. Wahyu Wilopo, S.T., M.Eng; Ahmad Tawfiequrrahman Yuliansyah, S.T., M.T.,D.Eng

2018 | Tesis | S2 TEKNIK SISTEM

Kegiatan manusia seperti transportasi, pertambangan, pembuangan limbah dan pemupukan telah menyebabkan ancaman keberlanjutan terhadap kesehatan tanah. Mengkomsumsi tanaman yang tumbuh di tanah pertanian terkontaminasi logam berat sangat meningkatkan potensi risiko keamanan pangan dan kesehatan manusia. Dari hal tersebut perlu dilakukan pemantauan konsentrasi logam berat pada tanah. Near Infrared Reflentance Spectroscopy (NIRs) merupakan salah satu metode yang paling menjanjikan dan non-destruktif digunakan sebagai metode analisis di banyak bidang daerah termasuk ilmu tanah dan pertanian. Secara umum, tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah membangun suatu model prediksi kandungan logam berat pada tanah dengan menggunakan teknologi NIRs. Penelitian ini menggunakan sampel tanah sawah dan ladang yang berasal dari desa Naga Umbang kecamatan Aceh Besar provinsi Aceh. Pengujian AAS dilakukan di Laboratorium Baristan Industri Aceh untuk mengetahui komposisi alami timbal (Pb), tembaga (Cu) dan seng (Zn) dari sampel tanah yang digunakan. Ekperiment dilakukan dengan menambahkan masing-masing larutan standar kedalam tanah dengan konsentrasi 250 ppm, 500 ppm, 750 ppm dan 1.000 ppm untuk masing-masing logam berat Pb, Cu dan Zn. Akuisisi spektrum menggunakan FT-NIR IPTEK T-1516 dengan metode regresi yang digunakan adalah PLSR dan pretreatment spectrum (MSC) dan (DT). Hasil dari penelitian, NIRs mampu memprediksi kandungan logam berat Pb, Cu dan Zn pada tanah. Model prediksi logam berat Pb dengan regresi PLSR untuk raw spectrum menghasilkan nilai r : 0,92, R2 : 0,84, RMSEC : 111,54 dan RPD : 2,68. Penambahan metode pretreatment MSC dan DT menghasilkan nilai r, R2 dan RPD masing-masing yang meningkat : 0,98 dan 0,97, R2 : 0,97 dan 0,94, RPD : 6,46 dan 4,33 serta nilai RMSEC masing-masing menurun : 46,28 dan 69,08. Kemudian model prediksi logam berat tembaga (Cu), hasil pengolahan data metode raw spectrum mendapat nilai r : 0,92, R2 : 0,84, RMSEC : 111,21 dan RPD : 2,68. Penambahan metode pretreatment MSC dan DT menghasilkan nilai r, R2 dan RPD masing-masing meningkat : 0,98 dan 0,97, 0,97 dan 0,94, 6,34 dan 4,36 serta nilai RMSEC masing-masing menurun 47,33 dan 68,53. Selanjutnya prediksi logam berat seng (Zn) pada tanah, hasil pengolahan data raw spectrum menghasilkan nilai r : 0,97, R2 : 0,95, RMSEC : 58,92 dan RPD : 5,07. Pemberian metode pretreatment MSC dan DT menghasilkan nilai r, R2 dan RPD masing-masing : 0,98 dan 0,97, 0,97 dan 0,94, 6,28 dan 4,38 dan nilai RMSEC masing-masing : 43,57 dan 68,26. Dapat disimpulkan bahwa, PLSR dengan tambahan MSC merupakan metode pretreatment terbaik dalam memprediksi kandungan logam berat pada tanah.

Human activity such as transportation, mining, waste disposal, and fertilization have caused sustainability threat for health of soil. The consumption of crops which grow in agriculture land where have contaminated by heavy metal greatly raises the potential risks of food security and human health. Therefore, it needs a monitoring for heavy metals concentration of soil. The Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRs) has been one of the most promising method and non-destructive. It used like analysis method for many sector such as soil science and agriculture. Generally, the purpose which needs to reach on this research is to build a prediction model of heavy metal content on the soil use NIRs technology. This research used some sample soil of rice field and field where source from Naga Umbang village, Aceh Besar subdistrict, Aceh province. The AAS tested in Baristan Industry Laboratory of Aceh to determine the natural composition of lead (Pb), copper (Cu), and zinc (Zn) from soil sample. The Experiment added each sample with standard solution into the soil with 250 ppm, 550 ppm, 750 ppm, and 1000 ppm concentration for each heavy metal (such as Pb, Cu, and Zn). The spectrum acquisition had used FT-NIR IPTEK T-1516 with regression method i.e. PLSR and pretreatment spectrum MSC and DT. The Results showed that NIRs could be able to predict content of heavy metal such as Pb, Cu, and Zn in the soil. Prediction model for heavy metal Pb with PLSR regression for raw spectrum produce that value of r : 0.92, R2 : 0.84, RMSEC : 111.54, and RPD : 2.68. While, when it added pretreatment method MSC and DT showed increment for each values. For values of r : 0.98 and 0.97, R2 : 0.97 and 0.94, RPD : 6.46 and 4.33. RMSEC showed a tend to decrease : 46.28 and 69.08. Then for prediction model of copper contaminant (Cu), the result of data processing from raw spectrum showed r value : 0.92, R2 : 0.84, RMSEC : 111.21, and RPD : 2.68. While with pretreatment method for MSC and DT, it could made performance increments significantly from PLSR, which r, R2 and RPD values were 0.98 and 0.97, 0.97 and 0.94, 6.34 and 4.36. Then, for RMSEC values had decreased respectively, for each models are 47.33 and 68.53. Than the predict of heavy metals zinc (Zn) on soil, result of processing data for raw spectrum showed that value of r : 0.97, R2: 0.95, RMSEC : 58.92 and RPD : 5.07. After did pretreatment method for MSC and DT resulted that value of r, R2 and RPD respectively : 0.98 and 0.97, 0.97 and 0.94, 6.28 and 4.38. While RMSEC value respectively : 43.57 and 68.26. It could be concluded, that PLSR with additional MSC were regarded as good pretreatment method to predict the content of heavy metal in soil.

Kata Kunci : Logam Berat, Larutan Standar, NIRs, PLSR, Tanah


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.