| dc.description.abstract | Latar belakang: Konsumsi daging anjing di beberapa wilayah Asia menimbulkan
kekhawatiran mengenai kesehatan masyarakat sebagai akibat dari kemungkinan
penularan penyakit zoonosis seperti Toxocara canis, Echinococcus granulosus, dan
virus rabies, kondisi ini menimbulkan persoalan terkait kehalalan pangan bagi umat
muslim karena status daging anjing termasuk bahan yang diharamkan dalam syariat
islam. Mayoritas penduduk Indonesia adalah muslim sehingga jaminan kehalalan
pangan terkait keberadaan daging anjing sangat penting. Namun, banyak dijumpai
kasus pencampuran daging sapi dan daging anjing untuk menekan biaya produksi.
Untuk itu diperlukan suatu metode analisis yang mampu untuk mendeteksi
campuran daging anjing dalam daging sapi secara akurat mengingat bahwa ketika
sudah dicampur, kedua daging sulit dibedakan secara visual.
Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengkuantifikasi
daging anjing dengan memanfaatkan profil spektrum asam lemak menggunakan
Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) serta mengembangkan model
klasifikasi berbasis Artificial Neural Network (ANN).
Metode: Penelitian ini diawali dengan ekstraksi lemak menggunakan metode Bligh
& Dyer, analisis profil spektrum asam lemak menggunakan FTIR, dan klasifikasi
menggunakan model ANN dengan variasi hidden layer.
Hasil: Penelitian ini menunjukkan perbedaan karakteristik spektrum FTIR antara
daging sapi dan daging anjing. Metode ANN mampu mengklasifikasikan sampel
dengan akurasi 100% dengan nilai AUC dan ROC sebesar 1,0. Selain itu, model
ANN mampu serta mengkuantifikasi kadar campuran dengan akurasi 98,8% pada
data kalibrasi dan 95,2% pada data validasi, serta RMSE kalibrasi 0,076 dan
validasi 0,126 yang menunjukkan hasil prediksi akurat dan mendekati nilai aktual.
Kesimpulan : Kombinasi FTIR dan ANN terbukti efektif dalam mengklasifikasi
serta mengkuantifikasi adanya cemaran daging anjing pada produk daging sapi,
termasuk pada sampel yang telah melalui proses pengolahan. | en_US |
