Show simple item record

dc.contributor.authorAmalia, Jelita
dc.date.accessioned2025-06-30T06:07:59Z
dc.date.available2025-06-30T06:07:59Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.uridspace.uii.ac.id/123456789/56645
dc.description.abstractLatar belakang: daging sapi merupakan salah satu bahan baku makanan yang harus dijamin kehalalannya. Namun, banyak dijumpai kasus pencampuran daging sapi dan daging babi untuk menekan biaya produksi. Untuk itu diperlukan suatu metode analisis yang mampu untuk mendeteksi campuran daging babi dalam daging sapi secara akurat mengingat bahwa ketika sudah dicampur, kedua daging sulit dibedakan secara visual. Tujuan: penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengkuantifikasi jumlah daging babi dengan memanfaatkan profil kromatogram asam lemak menggunakan GC-MS yang dikombinasikan dengan ANN. Metode: penelitian ini diawali dengan ekstraksi lipid menggunakan metode ekstraksi Bligh-Dyer. Lipid yang dihasilkan kemudian dihidrolisis dan dilakukan proses derivatisasi untuk menghasilkan fatty acid methyl ester (FAME) sebelum diinjeksikan ke GC-MS. Selanjutnya, data set berupa profil kromatogram asam lemak dimasukkan ke analisis ANN dan diolah menggunakan Multi Layer Perceptron (MLP). Untuk analisis kualitatif menggunakan fungsi aktivasi hyperbolic tangent dan softmax, serta menggunakan dua hiden layer 12 dan 9 neuron. Untuk analisis kuantitatif menggunakan fungsi aktivasi sigmoid, serta menggunakan dua hiden layer 10 dan 9 neuron. Analisis dilakukan terdiri dari 3 tahap yaitu training, validasi dan prediksi. Hasil: penelitian ini menghasilkan profil kromatogram asam lemak senyawa marker positif, daging sapi yaitu asam 7-oktadekenoat dan daging babi yaitu asam tridekanoat dan asam heptadekanoat. Analisis kualitatif menghasilkan klasifikasi kategori daging sapi, babi, campuran keduanya, dan prediksi dengan tingkat akurasi 100%, dengan nilai ROC dan AUC 1.0. Analisis kualitatif menghasilkan kadar prediksi yang tidak jauh dari kadar aktual dengan nilai keakuratan; % Akurasi training 94,5% dan testing 78,7%, R2 0.999, RMSE training 0.0578 dan testing 0.099. Kesimpulan: Profil kromatogram GC-MS dapat mengidentifikasi asam lemak daging sapi, babi maupun campuran keduanya. ANN mampu mengidentifikasi dan mengkuantifikasi data yang kompleks dari GC-MS.en_US
dc.publisherUniversitas Islam Indonesiaen_US
dc.subjectBligh-Dyeren_US
dc.subjectGC-MSen_US
dc.subjectANNen_US
dc.subjectKehalalanen_US
dc.subjectAsam Lemaken_US
dc.titleAnalisis Cemaran Daging Babi dalam Daging Sapi menggunakan Gas Chromatography-mass Spectrometry (Gc-ms) dikombinasikan dengan Artificial Neural Network (ANN)en_US
dc.typeThesisen_US
dc.Identifier.NIM21613245


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record