## AUTENTIKASI CEPAT MADU HUTAN KALIMATAN TIMUR DENGAN ATR-FTIR SPEKTROSKOPI KOMBINASI ANALISIS KEMOMETRIKA

## [Fast Authentication of Honey from East Kalimantan Forest using ATR-FTIR and Chemometrics]
Yudha Agus Prayitno 1) , Aswita Emmawati 2) , Sulistyo Prabowo 2) , Krishna Purnawan Candra 1) dan Anton Rahmadi 2,3) *
1) Program Studi Magister Pertanian Tropika Basah, Fakultas Pertanian, Universitas Mulawarman, Samarinda
2) Program Studi Teknologi Hasil Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Mulawarman, Samarinda
3) PUI-PT Oktal, Universitas Mulawarman, Samarinda
Diterima 16 Juni 2020 / Disetujui 11 Desember 2021

## ABSTRACT
Honey adulteration is mostly conducted by the addition of sucrose. In this study, the authentication of honey was conducted using ATR-FTIR and chemometrics. Pure honey samples (MA) were collected from nine regions in East Kalimantan. The ATR-FTIR spectra of these samples were then compared to sucrose- adulterated  honey  (MS),  which  were  prepared  in  the  sucrose  concentration  from  2.5  to  50%  (v  /  v).The data  analysis  was  performed  using  chemometrics  techniques:  1)  Principle  Component  Analysis  (PCA) method,  2)  classification  with  Discriminant  Analysis  (DA),  and  3)  regression  with  (PCR)  and  (PLS).  As  a result, PCA was able to visualize the differences between MS and MA. DA analysis was able to distinguish MS  and  MA  at  wave  numbers  from  1200  to  800  cm -1 with  92.5%  performance  index.  Quantitative calibration models of the sucrose-adulterated honey could be obtained from PLS and PCR, while the best calibration model was obtained with the PLS method from the 2 nd derivative spectra. In summary, sucrose- adulterated  honey  from  East  Kalimantan  can  be  authenticated  using  ATR-FTIR  method  in  combination with chemometric analysis.
Keywords: adulteration, ATR-FTIR, chemometrics, honey, sucrose

## ABSTRAK
1
Kasus pemalsuan madu umumnya diidentifikasi dengan penambahan sukrosa. Dalam penelitian ini, analisis  autentikasi  madu  dilakukan  menggunakan  instrumen  ATR-FTIR    dan  kemometrika.  Madu  asli (MA)  diperoleh  dari  sembilan  wilayah  di  Kalimantan  Timur  dan  dibandingkan  dengan  madu  yang  telah diadulterasi dengan sukrosa (MS) pada rentang konsentrasi penambahan sukrosa 2,5-50% (v/v). Analisis lanjutan  dilakukan  dengan  teknik  kemometrika:  1) Principle  Component  Analysis (PCA),  2)  klasifikasi dengan Discriminat  Analysis (DA),  dan  3)  regresi  dengan Principle  Component  Regression (PCR)  dan Partial Least Square (PLS). Hasilnya, PCA mampu memvisualisasikan perbedaan antara MS dan MA.  DA mampu  membedakan  MS  dan  MA  pada  bilangan  gelombang  1200-800  cm -1 dengan performance  index 92,5%.  Model kalibrasi kuantitatif dapat diperoleh dari PLS dan PCR dengan model kalibrasi terbaik dida- patkan  pada  metode  PLS  berdasarkan  spektra  2 nd derivative .  Sebagai  kesimpulan,  madu  Kalimantan Timur  yang  diadulterasi  dengan  sukrosa  dapat  di  otentikasi  dengan  metode  ATR-FTIR  yang  dikombi- nasikan dengan analisis kemometrika.
Kata kunci: adulterasi, ATR-FTIR, kemometrika, madu, sukrosa

## PENDAHULUAN
Madu  memiliki  peran  sebagai  pangan  Madu juga  sering  dikonsumsi  sebagai  sumber  antioksidan (Cengiz dan Durak, 2019). Masyarakat berpendapat bahwa  madu  hutan  lebih  baik  dibandingkan  madu dari  lebah  ternak,  oleh  sebab  sumber  polen  yang beragam.  Persepsi  tersebut  menyebabkan  harga madu  hutan  lebah  alami  jauh  lebih  mahal  di- bandingkan  dengan  harga  madu  lebah  ternak  pada umumnya.  Oleh  karenanya,  madu  hutan  rawan dipalsukan  (Huang et  al., 2020).  Berbagai  kasus pemalsuan  yang  telah  diidentifikasi  melibatkan penambahan sukrosa (Li et al., 2016).
Saat  ini  diperlukan  cara  deteksi  pemalsuan madu dengan cepat dan akurat. Deteksi pemalsuan/ pengoplosan madu dapat dilakukan dengan analisis kadar  sukrosa  menggunakan  teknik  kromatografi HPLC  dan  GC.  Saat  ini  telah  pula  dikembangkan deteksi  pemalsuan/pengoplosan  madu  mengguna- kan  metode  spektroskopi  Infra  Merah  (FTIR)  yang dikombinasikan  dengan  kemometrika dan  analisis multivariat. Analisis ini memerlukan persiapan bahan yang lebih minimal, mudah dan cepat (Huang et al., 2020).  Analisis  multivariat  yang  digunakan  adalah principal  component  analysis (PCA), partial  least- square (PLS), principle  component  regression (PCR),  dan discriminant  analysis (DA)  (Fechner et al., 2020).
Penggunaan  FTIR  yang  dikombinasikan  de- ngan kemometrika untuk pendeteksian keaslian pro- duk telah banyak dilaporkan, misalnya untuk minyak alpukat (Lumakso et al., 2015), minyak zaitun murni (Rohman et  al., 2014),  adulterasi  daging  tikus (Pebriana et  al., 2017),  penambahan  daging  babi bakso  (Rohman et  al., 2011),  deteksi  gelatin  babi pada  permen  jelly  (Rahmawati et  al., 2015).  Pene- ltian  lain  tentang  adulterasi  menggunakan  sukrosa dilaporkan  oleh  (Riswahyuli et  al., 2020)  tentang pemalsuan  madu  hutan  dengan  konsentrasi  kadar sukrosa 10-50%.  Pada saat ini belum ada publikasi tentang  metode  pendekatan  otentikasi  keaslian madu  hutan  dari  Kalimantan    Timur    menggunakan kombinasi  FTIR  spektra  dan  analisis  kemometrika. Pada  penelitian  ini  dilakukan  validitas  kombinasi metode  spektra  FTIR  dan  analisis  kemometrika untuk  pengujian  keaslian  madu  menggunakan sembilan madu hutan asal Kalimantan Timur.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan
Sampel  madu  lebah  hutan  diperoleh  dari sembilan  daerah  di  tiga  kabupaten  di  Kalimantan Timur,  yaitu  kawasan  Goa  Parung,  Goa  Tembenus dan  Hutan  Konservasi  ITCI  di  Kabupaten  Penajam Paser  Utara;  Kawasan  Bongan,  Long  Bagun  dan
Muara  Lawa  di  Kabupaten  Kutai  Barat;  kawasan Bukit Bengkirai, Muara Bengkal dan Lebak Cilong di Kabupaten  Kutai  Kartanegara.  Sukrosa  yang  digu- nakan  sebagai  adulteran  diperoleh  dari  Pudak, Indonesia.

## Persiapan bahan
Sampel madu adulterasi disiapkan dengan cara memasukkan  madu  pada  botol  vial  dan  menam- bahkan  sukrosa  dengan  level  tingkat  pemalsuan pada  konsentrasi  2,5;  5;  7,5;  10;  12,5;15;  17,5;  20; 22,5; 25; 27,5; 30; 32,5; 35; 37,5; 40; 42,5; 45, 47,5; dan  50%  dengan  3  kali  ulangan,  kemudian  mema- naskannya dalam air pada suhu 50°C untuk melarut- kan kristal gula secara homogen, kemudian didingin- kan dan disimpan pada suhu ruang (28±3°C).
Analisis attenuated  total  reflectance  fourier transformed infra-red (ATR-FTIR) (Rohman et al., 2014)
Pengukuran  madu  dengan  ATR-FTIR  menggu- nakan  Thermo  Nicolet  6700  (Thermo  Nicolet  Corp, Madison,  WI,  USA),  dengan  lempeng  kristal  ZnSe, dengan  teknik  pembacaan attenuated  total  ref- lectance (ATR).  Spektra  ATR-FTIR  dibaca  dengan software Nicolet  Omnic  (version  7.0,  Thermo Nicolet).    Madu  yang  sebelumnya  telah  diadulterasi dengan cara dicampur dengan berbagai konsentrasi sukrosa  diletakkan  pada  kristal  ZnSe  pada  suhu (24±2°C). Pengukuran sebanyak 32 kali pembacaan ( scanning ) pada ( resolution ) 4 cm -1 dan  selanjutnya dilakukan  pembilasan  pada  lempeng  kristal  ZnSe dengan n -heksana  dan  aseton,  dilanjutkan  dengan pengeringan  menggunakan tissue halus.  Semua spektra  direkam  pada  bilangan  gelombang  antara 4000  sampai  650  cm -1 dengan  tiga  kali  replikasi, sehingga  didapatkan  60  data  spektra  madu  yang dengan  sengaja  telah  diadulterasi.  Penelitan  ke- mudian difokuskan pada bilangan gelombang antara 1200  dan  800  cm -1 dengan  menghitung  nilai  absor- bansi.    Hasil  pembacaannya  digolongkan  ke  dalam dua wilayah spektra, yaitu wilayah spektra kelompok fungsional 4000-1500 cm -1 dan wilayah spektra sidik jari  1500-650  cm -1 (Matwijczuk et  al., 2019).  Tahap selanjutnya,  data  visual  diinterpretasikan  dengan perangkat lunak OMNIC (Thermo Fisher, USA).

## Analisis kemometrika
Analisis  kemometrik  dilakukan  menggunakan software TQ  Analyst  9.0  (Thermo  Nicolet,  Madison, WI, USA) berdasarkan data spektra ATR-FTIR yang diperoleh.  Analisis  ini  diawali  dengan  melakukan analisis  komponen  utama  ( Principle  Component Analysis, PCA)  dilanjutkan  dengan  analisis diskrimi- nan  ( Discriminant  Analysis ,  DA)  untuk  menentukan jenis  sampel  berdasarkan  lebih  dari  satu  variabel bebas.  PCA  digunakan  untuk  evaluasi  awal  struktur data,  yaitu  deteksi  dan  diferensiasi  sampel  secara
2,0 1,8 1,6 1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2
4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000                 500 Wavenumber (cm -1 )
Ab s o rb a n c e
dini  (pengurangan  jumlah  variabel).  Plot  skor analisis  komponen  prinsip  pertama  (PC1)  dan  kom- ponen  prinsip  kedua  (PC2)  diperoleh  pada  bilangan gelombang  4000-650  cm -1 untuk  selanjutnya  diten- tukan sebagai variabel dalam analisis.  Lohumi et al. (2015)  menerangkan  bahwa  kemometrik  PCA  digu- nakan  untuk  menentukan  komponen  prinsip  yang paling  berpengaruh  sehingga  dapat  digunakan sebagai  teknik  pengelompokkan  atau  diferensiasi sampel PCA  menghasilkan plot  score yang  kemu- dian  digunakan  sebagai  data  untuk  mengelom- pokkan madu asli dan madu yang telah di adulterasi dengan sukrosa melalui penghitungan jarak Mahala- nobis  menggunakan  DA  (Rohman et  al., 2014). Wilayah  bilangan  gelombang  yang  profil  spektrum- nya  berbeda secara signifikan dipilih sebagai model kalibrasi.  Tingkat  adulterasi  (kandungan)  sukrosa dianalisis dengan regresi menggunakan partial least square dan partial  component  regression .  Nilai root mean  square  error  of  calibration (RMSEC), root mean  square  error  of  prediction (RMSEP)  dan koefisien  determinasi  (R 2 )  digunakan  untuk  menen- tukan model kalibrasi yang tepat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Spektra ATR-FTIR Madu
Salah  satu  faktor  yang  membedakan  MA dengan  madu  yang  telah  dipalsukan  adalah  per- bedaan  kadar  gula,  misalnya  penambahan  sukrosa (Cengiz  dan  Durak,  2019).  Penambahan  gula  tidak mengubah  tampilan  fisik  dari  madu.  Metode  deteksi
cepat dengan ATR-FTIR dapat membedakan antara MA  dan  MS  baik  pada  konsentrasi  pekat  maupun cair  (Gan et  al., 2016).  Spektrum  madu  asli  (MA) diukur  pada  panjang  gelombang  4000-650  cm -1 dan dibandingkan dengan standar gula sukrosa (Gambar 1),  Pada  spektrum  yang  dihasilkan  oleh  standar sukrosa  terdapat  zona  serapan  yang  mirip  pada madu pada bilangan gelombang antara daerah sidik jari 1500-650 cm -1 .
Spektrum  madu  asli  (MA)  dan  madu  sukrosa (MS) pada panjang gelombang 4000-650 cm -1 dapat dilihat  pada  Gambar  2.  Terdapat  empat  zona serapan  yang  didominasi  oleh  dua  puncak  pada bilangan  gelombang  3286  cm -1 (peregangan  OH) dan 1642 cm -1 (deformasi OH). Selanjutnya, puncak terdapat  pada  bilangan  gelombang  2933  cm -1 pere- gangan  C –H  (asam  karboksilat)  dan  peregangan NH 3 yang  bersumber  dari  asam  amino  bebas. Kedua  senyawa  ini  terdapat  dalam  madu  pada konsentrasi  rendah  dan  tidak  dipertimbangkan  da- lam  model  ini. . Terdapat  perbedaan  spektral  antara MA dan MS pada bilangan gelombang antara 1200- 800  cm -1 (Gambar  3).  Gok et al. (2015)  melaporkan penelitian  serupa  pada  madu  anatolia  yang  berasal dari Turki. Pada penelitiannya, spektra sampel madu didiferensiasi pada wilayah 1400-750 cm -1. . Puncak- puncak  pada  bilangan  gelombang  1500  hingga  750 cm -1 merupakan  daerah  serapan  paling  sensitif, khususnya  gula  madu.  Sukrosa,  glukosa,  fruktosa, terdeteksi  pada  panjang  gelom-bang  antara  1500- 900  cm -1 .  Wilayah  spektral  yang  terdapat  pada wilayah 900-750 cm -1 adalah ciri khas dari beberapa jenis sakarida (Cengiz dan Durak, 2019).
Keterangan: = Madu asli;              = Madu sukrosa
Gambar 1.   Spektrum  ATR-FTIR  madu  asli    (MA)    dan    standar  sukrosa  pada  bilangan  gelombang  4.000- 650 cm -1
A
0,38 0,36 0,34 0,32 0,30 0,28 0,26 0,24 0,22 0,20 0,18 0,16 0,14 0,12 0,10 0,08 0,06 0,04 0,02
4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 Wavenumber (cm -1 ) Absorbance Wavenumber (cm -1 ) 0,38 0,36 0,34 0,32 0,30 0,28 0,26 0,24 0,22 0,20 0,18 0,16 0,14 0,12 0,10 0,08 0,06 0,04
0,02 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 Absorbance C Wavenumber (cm -1 ) 0,38 0,36 0,34 0,32 0,30 0,28 0,26 0,24 0,22 0,20 0,18 0,16 0,14 0,12 0,10 0,08 0,06 0,04 0,02
4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 Absorbance D Sucrose Detection 1200-800 cm -1
Gambar 2.   Spektrum ATR-FTIR  biner campuran madu asli (MA) dan sukrosa (MS) Ulangan 1 (A) Ulangan 2 (B) Ulangan 3 (C) Semua Spektrum (D) pada bilangan gelombang 4.000-650 cm -1 B Wavenumber (cm -1 ) 0,38 0,36 0,34 0,32 0,30 0,28 0,26 0,24 0,22 0,20 0,18 0,16 0,14 0,12 0,10 0,08 0,06 0,04 0,02
4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 Absorbance
0,23 0,22 0,21 0,20 0,19 0,18 0,17 0,16 0,15 0,14 0,13 0,12 0,11 0,10
0,09 0,08 0,07
1200    1180    1160   1140    1120    1100   1080    1060   1040    1020    1000    980      960      940      920
Wavenumber (cm -1 ) Ab s o rb a n c e Sukrosa
Gambar 3.   Semua Spektrum ATR-FTIR biner campuran madu asli (MA) dan madu sukrosa (MS) pada bila- ngan gelombang 1200-800 cm -1

## Principle component analysis
Principle  Component  Analysis (PCA)  merupa- kan  salah  satu  metode  kemometrik  yang  sering digunakan  untuk  memungkinkan  proyeksi  data  dari dimensi  yang  paling  tinggi  dan  paling  rendah.  PCA didasarkan pada varians data yang dipecah menjadi sejumlah  kecil  prinsipal  komponen  (PC)  melalui transformasi  matematika.  PC  pertama  menjelaskan informasi  maksimum  dari  data  dan  setiap  PC berturut-turut  menggambarkan  jumlah  maksimum varians residual.  Pada penyelidikan awal PCA pada penelitian  ini  digunakan  untuk  membedakan  MA dengan  MS.  Dalam  proses  PCA,  variabel  awal  di- reduksi menjadi sejumlah variabel komponen utama. Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4,  hasil spektra  ATR-FTIR  pada  wilayah  bilangan  gelom- bang 4.000-650 cm -1 menunjukkan adanya tiga kom- ponen utama, yaitu PC1, PC2, dan PC3 dengan nilai varian  berturut-turut  sebesar  85,31;  13,75;  dan 0,51%.  PCA  digunakan  untuk  menentukan  kompo- nen prinsip yang paling berpengaruh sehingga dapat digunakan  sebagai  teknik  pengelompokkan  atau diferensiasi  sampel.    Akan  tetapi,  hasil plot  score PCA  yang  diperoleh  belum  mampu  dimanfaatkan untuk  kuantifikasi  perbedaan  antara  MA  dan  MS. Menurut  Rohman et  al. (2014),  PCA  digunakan untuk  evaluasi  awal  struktur  data,  karena  hasilnya tidak  dapat  dikuantifikasi  dengan  baik.  Oleh  karena itu  analisis  perlu  dilanjutkan  dengan  teknik Mul- tivariate  Recognition ,  salah  satunya  dengan Discri- minat Analisis .

## Discriminant analysis
Discriminant  Analysis (DA)  digunakan  untuk membedakan antara madu sukrosa  (MS) dan madu
asli  (MA)  berdasarkan  jarak  Mahalanobis.  Hasil  DA diperoleh  MA  terpisah  dengan  MS  dengan  tingkat akurasi  99,93%  dengan performance  index 92,50% dalam  rentang  jarak  mahalanobis  MA  0,550-3,905 dan MS 0,484-3,792 untuk setiap sampel. Tidak ada sampel  MS  dan  MA  yang  tercampur  dalam  proses pengelompokkan.  Menurut  Rohman et  al. (2014) analisis  ini  secara  umum  digunakan  untuk  penge- lompokkan  antara  sampel  autentik  dan  sampel  ter- cemar.  Variabel  yang  digunakan  DA  adalah  absor- bansi  di  seluruh  bilangan  gelombang  dengan  jarak Mahalanobis  dan  dihitung  berdasarkan  intensitas absorbansi (Ballabio et al., 2018). Analisis ini meng- gunakan  model  alogaritma  berbasis  PCA  untuk maksimum  10 principal  component (PC).  Pemilihan PC  dilakukan  berdasarkan  pola  jarak  antara  pusat- pusat  kluster  dan  spektrum  sampel,  atau  dikenal sebagai  jarak  Mahalanobis  (Rohman et  al., 2014). Gambar 5 menunjukkan plot coomans untuk penge- lompokkan antara MA dan MS. Sumbu x merupakan jarak  mahalonobis  MA  sementara  sumbu  y  meru- pakan  jarak  mahalanobis  MS  sehingga  disimpulkan bahwa plot  coomans dapat  digunakan  untuk  tujuan klasifikasi madu yang diadulterasi. Pengelompokkan ini  dilakukan  pada  bilangan  antara  1200  dan  800 cm -1 , seperti yang dilakukan pada penelitian Zhou et al. (2014).  Madu  Anatolia  memiliki  diferensiasi  ter- baik  pada  bilangan  gelombang  mulai  1800  hingga 750  cm -1 (Gok et  al., 2015).  Bilangan  gelombang 1500-800  cm -1 akan  mencakup  sebagian  besar karakteristik pita serapan  yang relevan dengan gula seperti fruktosa, sukrosa, dan glukosa (Wang et al., 2010).  Anomer  dari  gula  umumnya  diserap  pada bilangan  gelombang  950  hingga  750  cm -1 (Anjos et al., 2015).
-0 4 Distance to Madu Asli -0 4 D t o M a d u A d u lt e ra si -0 4 Distance to Madu Asli Dis ta n c e to M a d u Ad u lte ra s i -0 ,0 4 ,1 PC1 x 10 PC1 x10 - 0.30 -0,30 - 0.20 -0,20 - 0.10 -0,10 0.0 0 0,00
0.1 0 0,10 0.2 0 0,20 PC3 x 1 0 ^2 0.4 0 0,40 0.3 0 0,30 0.2 0 0,20 0.1 0 0,10 - 0.00 -0,00 - 0.10 -0,10 - 0.20 -0,20 - 0.30 -0,30
-0,40 -0,50 PC2 x10 0,20 0,10 -0,00 Category Madu Asli Madu Adulterasi
Keterangan: Sampel madu asli (MA)= warna merah; Madu yang  di  adulterasi  dengan  2,5-50%  sukrosa  (MS)= warna biru
Gambar 4.   Skor  komponen  utama    PCA  dengan proyeksi 3D
Analisis  kuantitatif  dengan principle  component regression (PCR) dan partial least square (PLS) Analisis  kuantitatif  sukrosa  dalam  madu  di- lakukan dengan model dua kalibrasi multivariat PCR dan PLS. Model ini dapat digunakan untuk mempre- diksi  adanya  adulteran  sukrosa  pada  madu.  Teknik ini  biasa  digunakan  pada  analisis  campuran  yang kompleks. Teknik ini dapat menentukan setiap kom- ponen  dari  setiap  campuran  yang  terdapat  dalam bahan  secara  cepat  dalam  waktu  yang  singkat (Quiñones-Islas et  al., 2013).  Kisaran  bilangan  ge- lombang  pada  analisis kuantitatif  pada  penelitian  ini
antara  1200-800  cm -1 .  Tabel  1  menginformasikan hasil  kalibrasi  PCR  dan  PLS  untuk  adulteran  sukro- sa dalam madu baik dengan spektra normal, spektra turunan pertama (1 st derivative spectra ), dan spektra turunan kedua (2 nd derivative spectra ). Secara teori, pencitraan  spektroskopi  FT-IR  memungkinkan  ter- sajinya  informasi  komposisi  spasial  yang  menun- jukkan  spesifisitas  untuk  senyawa  tertentu.  Namun, analisis data spektroskopi FT-IR tidak selalu efisien, karena  boleh  jadi  terdapat  tumpang  tindih  penye- rapan  spektrum  inframerah  antar  berbagai  molekul. Spesifisitas  molekuler  spektroskopi  FT-IR  sepenuh- nya  ditentukan  oleh  metode  analisis  data  spektral. Spektra  turunan  (1 st dan  2 nd derivative )  memung- kinkan  identifikasi  yang  lebih  spesifik  dan  belum tersajikan  pada  spectra  normal.  Cara  derivasi  spek- tra  ini  digunakan  untuk  meningkatkan  kekhususan deteksi  puncak  penyerapan  molekul  tertentu  dari bahan yang akan dianalisis (Rieppo et al., 2012). Rentang root  mean  square  error calibration (RMSEC) pada  model  kalibarasi  PLS  dan  PCR terdapat  di  antara  0,0057  dan  0,0133%  v/v  dengan nilai  R 2 0,9958-0,9992.  Rentang root  mean  square error  prediction ( RMSEP )  berada  di  antara  0,9920 dan  0,9934%  v/v  dengan  nilai  R 2 0,0197-0,0127. Perhitungan  PLS  pada  spektra  2 nd derivative mem- berikan hasil yang lebih baik dilihat dari nilai RMSEP 0,0127%  v/v  (R 2 0,9965)  dan  RMSEC  0,0057%  v/v (R 2 0,9992). Root mean square error (RMSE ), terdiri dari RMSEC  dan  RMSEP , adalah  nilai  kesalahan dalam  model,  jika  semakin  kecil  nilai  RMSE,  maka akan  semakin  baik  model  kalibrasi.  Nilai  R 2 menun- jukkan  seberapa  dekat  hubungan  antara  nilai  nyata dengan nilai prediksi dari instrumen yang digunakan (Rohman et  al., 2014).  Apabila  nilai  R 2 semakin mendekati  angka  1,  maka  model  kalibrasi  semakin baik.
Keterangan: = X calibration ;   = X validation ;    = Y calibration ;     = Y validation ;     = Other calibration ;     = Other validation ; = Ignore
Gambar 5.   Pengelompok kan madu asli (□) dan madu adulterasi 2,5-50% sukrosa (Δ) dengan plot Coomans
Cal c u la te d 0.5 1.0 Actual 0 .5 1 .0 C a lcu la te d 0 ,5 1 ,0 0,5 1,0 Actual 0.5 1.0 Actual -0 .0 4 0 .0 2 D if fe re n ce B Dif fe re n c e - 0 ,0 4 0 ,0 2 0,5 1,0 Actual
Gambar  6  memperlihatkan  plot  sebaran  antara actual  value kandungan  sukrosa  sumbu  (x)  dan kandungan  sukrosa  terprediksi  dengan  ATR-FTIR sumbu  (y)  pada  spektra  2 nd derivative pada  model PLS.  Hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat  bahwa kalibrasi dengan model PLS lebih baik dibandingkan model PCR dilihat dari perbedaan nilai RMSEC dan
RMSEP.  Berdasarkan  hasil  DA  dan  PLS,  spektros- kopi  ATR-FTIR  adalah  teknik  yang  reliabel  dan akurat  pada  deteksi  kandungan  sukrosa  dalam madu.  Hal  ini  terlihat  dari  tingginya  nilai  koefesien determinasi  (R 2 )  serta  nilai  kesalahan  yang  rendah, baik  kesalahan  dikalibrasi  (RMSEC)  maupun  kesa- lahan diprediksi yang dinyatakan sebagai (RMSEP).
Tabel 1.   Kalibrasi multivariat untuk menentukan kandungan sukrosa dalam madu pada bilangan gelombang 1200-800 cm -1 dengan menggunakan teknik PLS dan PCR
Metode Analisis Multivariat Jenis Spektra Kalibrasi Validasi R 2 RMSEC R 2 RMSEP Partial least square Normal 0,9981 0,0089 0,9934 0,0169 Turunan pertama 0,9975 0,0102 0,9920 0,0182 Turunan kedua 0,9992 0,0057 0,9965 0,0127 Principle component regression Normal 0,9965 0,0122 0,9914 0,0191 Turunan pertama 0,9974 0,0104 0,9919 0,0184 Turunan kedua 0,9958 0,0133 0,9920 0,0184
Keterangan: Spektra ATR-FTIR pada diperoleh pada bilangan gelombang 1.200-800 cm -1 ; RMSEC= root mean square error of calibration ; RMSEP= root mean square error of prediction
Keterangan:     = Calibration ; + = Validation ;    = Correction ;    = Cross-correction ;    = Ignore
Gambar 6.   Hubungan  antara  nilai  aktual  (sumbu  x)  dan  nilai  prediksi  (sumbu  y)  sukrosa  dalam  madu  (A) serta analisis residual (B) pada model kalibrasi PLS derivat ke-2

## KESIMPULAN
Penggunaan  ATR-FTIR  dengan  teknik  kemo- metrik dan multivariate dapat digunakan untuk mem- bedakan  antara  madu  asli  (MA)  dan  madu  sukrosa (MS).  Metode  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan pengujian  pemalsuan  madu  dengan  cara  cepat khususnya  untuk  mengidentifikasi  pemalsuan  madu dengan penambahan gula. Visualisasi madu metode PCA belum dikuantifikasi, sehingga perlu dilanjutkan dengan  DA.  Metode  DA  dapat  mengklasifikasikan madu  asli  dan  palsu  dengan  perbedaan  jarak Mahalanobis  pada performance  index sebesar 92,50%.  Model  regresi  linier  kuantifikasi  adulterasi sukrosa  pada  madu  hutan  asal  Kalimantan  Timur dapat  dikembangkan  menggunakan  PLS  dengan nilai R 2 mendekati angka 1 pada spektra normal, 1 st derivative ,  dan  2 nd derivative .  Model  kalibrasi  PLS terbaik  terdapat  pada  spektra  2 nd derivative dengan R 2 0,9992 untuk RMSEC 0,0057%v/v dan R 2 0,9965 untuk RMSEP 0,0127%v/v.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima    kasih    kepada  LPPT  UGM  atas  ban- tuan    fasilitas    dalam    penelitian    ini.  Sebagian  riset ini didanai Toray Indonesia tahun 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
Anjos  O,  Campos  MG,  Ruiz  PC,  Antunes  P.  2015. Application  of  FTIR-ATR  spectroscopy  to  the quantification  of  sugar  in  honey.  Food  Chem 169:  218-223.  DOI:  10.1016/j.foodchem.2014. 07.138.
Ballabio  D,  Robotti  E,  Grisoni  F,  Quasso  F,  Bobba M, Vercelli S, Gosetti F, Calabrese G, Sangiorgi E,  Orlandi  M,  Marengo  E.  2018.  Chemical profiling  and  multivariate  data  fusion  methods for  the  identification  of  the  botanical  origin  of honey. Food Chem 266: 79-89. DOI: 10.1016/j. foodchem.2018.05.084.
Cengiz  MF,  Durak  MZ.  2019.  Rapid  detection  of sucrose  adulteration  in  honey  using  Fourier transform infrared spectroscopy. Spectrosc Lett 52: 267-273. DOI: 10.1080/00387010.2019.161 5957.
Fechner  DC,  Hidalgo  MJ,  Díaz  JDR,  Gil  RA, Pellerano  RG.  2020.  Geographical  origin authentication  of  honey  produced  in  Argentina. Food  Biosci  33:  1-8.  DOI:  10.1016/j.fbio.2019. 100483.
Gan Z,  Yang  Y, Li J, Wen X, Zhu M, Jiang  Y, Ni  Y. 2016.  Using  sensor  and  spectral  analysis  to
classify botanical origin and determine adulteration  of  raw  honey.  J  Food  Eng  178: 151-158. DOI: 10.1016/j.jfoodeng.2016.01.016.
Gok  S,  Severcan  M,  Goormaghtigh  E,  Kandemir  I,
Severcan  F.  2015.  Differentiation  of  anatolian honey  samples  from  different  botanical  origins by  ATR-FTIR  spectroscopy  using  multivariate analysis.  Food  Chem  170:  234-240.  DOI:  10. 1016/j.foodchem.2014.08.040.
Huang  F,  Song  H,  Guo  L,  Guang  P,  Yang  X,  Li  L, Zhao  H,  Yang  M.  2020.  Detection  of  adultera- tion in Chinese honey using NIR and ATR-FTIR spectral  data  fusion.  Spectrochim  Acta  A  235: 118297. DOI: 10.1016/j.saa.2020.118297.
Li  S,  Zhang  X,  Shan  Y,  Su  D,  Ma  Q,  Wen  R,  Li  J. 2016.  Qualitative  and  quantitative  detection  of honey adulterated with high-fructose corn syrup and maltose syrup by using near-infrared spec- troscopy. Food Chem 218: 231-236. DOI: 10.10 16/j.foodchem.2016.08.105.
Lohumi S, Lee S, Lee H, Cho BK. 2015. A review of vibrational  spectroscopic  techniques  for  the detection  of  food  authenticity  and  adulteration. Trends Food Sci Technol 46: 85-98. DOI: 10.10 16/j.tifs.2015.08.003.
Lumakso  FA,  Riyanto  S,  Ahmad  SAS,  Rosman  AS,
Yusoff  FM,  Rohman  A.  2015.  Application  of chemometrics in combination with fourier trans- form  mid  infrared  spectroscopy  for  authentica- tion of avocado oil. J Food Pharm Sci 3: 12-17.
Matwijczuk A, Oniszczuk T, Matwijczuk A, Chruściel E,  Kocira  A,  Niemczynowicz  A,  Wójtowicz  A, Combrzyński  M, Wiacek  D.  2019.  Use  of  FTIR spectroscopy and chemometrics with respect to storage  conditions  of  Moldavian  Dragonhead Oil.  Sustainability  11:  1-16.  DOI:  10.3390/su11 226414.
Pebriana  RB,  Rohman  A,  Lukitaningsih  E,  Sudjadi. 2017.  Development  of  FTIR  spectroscopy  in combination  with  chemometrics  for  analysis  of rat  meat  in  beef  sausage  employing  three  lipid extraction  systems.  Int  J  Food  Prop  20:  1995- 2005. DOI:  10.1080/10942912.2017.1361969.
Quiñones-Islas  N,  Meza-Márquez  OG,  Osorio- Revilla  G,  Gallardo-Velazquez  T.  2013.  Detec- tion of adulterantsts in avocado oil by Mid-FTIR spectroscopy  and  multivariate  analysis.  Food Res  Int  51:  148-154.  DOI:  10.1016/j.foodres.20 12.11.037.
Rahmawati  A,  Kuswandi  B,  Retnaningtyas  Y.  2015. Deteksi gelatin babi pada sampel permen lunak jelly  menggunakan  metode  fourier  transform infra  red  (FTIR)  dan  kemometrik.  E-  J  Pustaka Kesehatan 3: 278-283.
Rieppo  L,  Saarakkala  S,  Närhi  T,  Helminen  HJ, Jurvelin  JS,    Rieppo  J.  2012.  Application  of second  derivative  spectroscopy  for  increasing molecular  specificity  of  fourier  transform  infra- red spectroscopic imaging of articular cartilage. Osteoarthr  Cartilage  20:  451-459.  DOI:  10.101 6/j.joca.2012.01.010.
Riswahyuli Y, Rohman A, Setyabudi FMCS, Raharjo S.  2020.  Indonesian  wild  honey  authenticity analysis  using  attenuated  total  reflectance- fourier  transform  infrared  (ATR-FTIR)  spectros- copy combined with multivariate statistical tech- niques.  Heliyon  6:  e03662.  DOI:  10.1016/j.heli yon.2020.e03662.
Rohman A, Che Man YB, Yusof FM. 2014. The use of  FTIR  spectroscopy  and  chemometrics  for rapid  authentication  of  extra  virgin  olive  oil.  J Am Oil Chem Soc 91: 207-213. DOI: 10.1007/s 11746-013-2370-5.
Rohman  A,  Sismindari,  Erwanto  Y,  Che  Man  YB. 2011.  Analysis  of  pork  adulteration  in  beef meatball using fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. Meat Sci 88: 91-95. DOI: 10.101 6/j.meatsci.2010.12.007.
Wang J, Kliks MM, Jun S,  Jackson M, Li QX. 2010. Rapid  analysis  of  glucose,  fructose,  sucrose, and  maltose  in  honeys  from  different  geogra- phic  regions  using  fourier  transform  infrared spectroscopy  and  multivariate  analysis.  J  Food Sci  75:  C208-C214.  DOI:  10.1111/j.1750-3841. 2009.01504.x.
Zhou  J,  Yao  L,  Li  Y,  Chen  L,  Wu  L,  Zhao  J.  2014. Floral  classification  of  honey  using  liquid chromatography-diode  array  detection-tandem mass  spectrometry  and  chemometric  analysis. Food  Chem  145:  941-949.  DOI:  10.1016/j.food chem.2013.08.117.