PENENTUAN KADAR PENAMBAHAN GULA SEMUT KELAPA DAN GULA MERAH BUBUK PADA GULA SEMUT AREN MENGGUNAKAN COLORIMETRI DAN MULTIPLE LINEAR REGRESSION (MLR)

ALVIN AHMAD R, Dr. Rudiati Evi M, STP., MDT. ; Arifin Dwi Saputro, STP., M.Sc., Ph.D.

2022 | Skripsi | S1 TEKNIK PERTANIAN

Dalam penelitian ini digunakan Colorimetri dan Multiple Linear Regression (MLR) untuk mendeteksi kadar penambahan Gula Semut Kelapa (GSK) dan Gula Merah Bubuk (GMB) pada Gula Srmut Aren (GSA). Berbagai konsentrasi GSK dan GMB dari 0 sampai 100% ditambahkan ke GSA dan perubahan parameter warna L, a*, b* diukur dengan menggonakan colormeter. Pada tiap jenis adulteran didapatkan 440 data parameter warna L*, a*, dan b*. Dari data warna dilakukan perhitungan L*kuadrat, a*kuadrat, b*kuadrat, L* kali a*, L*kali b* dan a*kali b* sebagai parameter warna tambahan. Model MLR dibangun dengan menggunakan kombinasi parameter warna dan parameter warna tambahan. Model yang paling baik adalah model dengan nilai koefisien determinasi (R2) yang paling mendekati 1 dan nilai Root Mean Square Error (RMSE) yang terkecil. Model terbaik untuk Adulteran GSK dan GMB didapatkan menggunakan parameter warna a*, b*, L* kuadrat, a* kuadrat, b*kuadrat, a* kali b* dengan nilai R2 kalibrasi GSK dan GMB secara berurutan adalah 0,63 dan 0,88 . Nilai RMSE untuk model kalibrasi terbaik GSK dan GMB secara berurutan adalah 0,19 dan 0,11. Performa prediksi yang dihasilkan dengan model terbaik untuk adulteran GSK adalah R kuadrat 0,71 dan RMSE 1,93, serta untuk GMB nilai R kuadrat sebesar 0,89 dan RMSE 1,67. Berdasarkan hal ini, dapat disimpulkan bahwa parameter warna dapat digunakan untuk mendeteksi kadar penambahan gula semut kelapa dan gula merah bubuk pada gula semut aren yang digunakan.

In this study, Colorimetry and Multiple Linear Regression (MLR) were used to detect the added levels of Coconut Ant Sugar (GSK) and Powdered Brown Sugar (GMB) in Arenga Ant Sugar (GSA). Various concentrations of GSK and GMB from 0 to 100% were added to GSA and changes in color parameters L, a*, b* were measured using a colormeter. For each type of adulterant, there were 440 color parameter data L*, a*, and b*. From the color data, L*square, a*square, b*square, L*times a*, L* times b* and a* times b* color parameters are calculated as additional color parameters. The MLR model is built using a combination of color parameters and additional color parameters. The best model is the model with the coefficient of determination (R square) which is closest to 1 and the lowest value of Root Mean Square Error (RMSE). The best model for Adulterant GSK and GMB was obtained using color parameters a*, b*, L* square, a* square, b* square, a*times b* with R Square values for GSK and GMB calibration respectively 0.63 and 0.88. The RMSE values for the GSK and GMB best calibration models are 0.19 and 0.11 respectively. The prediction performance generated by the best model for GSK adulterants is R square 0.71 and RMSE 1.93, and for GMB the R square value is 0.89 and RMSE 1.67. Based on this, it can be concluded that the color parameter can be used to detect the addition of coconut ant sugar and powdered brown sugar to the palm sugar used.

Kata Kunci : MLR, coconut sugar, arenga sugar, powdered brown sugar, adulteration