## Research Article

## Chemical  Profile  and  Observing  Honey  Adulteration  Using  Fourier Transform Infrared (FTIR) Spectroscopy and Multivariate Calibration
Profil Kimia dan Pengamatan Pemalsuan Madu menggunakan Spektroskopi Inframerah Transformasi Fourier (FTIR) dan Kalibrasi Multivariat
Sulistyo Prabowo 1* , Yudha Agus Prayitno 1 , and Yuliani 1
1 Program Studi Teknologi Hasil Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Mulawarman, Samarinda, Indonesia
*Corresponding author: Sulistyo Prabowo | Email: sulprab@gmail.com
Received: 11 November 2019; Revised: 30 December 2019; Accepted: 3 January 2020; Published: 20 January 2020
ABSTRACT: Honey  is  a  complex  mixture  that  contains  nutrients  and  bioactive  composition  and  chemical composition  that  is  needed  by  the  human  body.  Honey  is  also  rich  in  antioxidants  because  it  is  prone  to falsification  given  its  many  properties.  This  study  discusses  the  chemical  and  nutritional  profiles  and  the observation  of counterfeiting in honey using the infrared septicroscopy method. The honey used is obtained from  providers  of  native  honey  from  Kalimantan  forests  with  3  kinds  of  honey  brands,  namely  Mahuka  A (MHA),  Mahuka B  (MHB)  and  Mahuka  C  (MHC).  Tests  of  chemical  and  nutritional  profiles  included  Water content,  ash  content,  protein  content,  fat  content  and  calcium  levels  followed  by  honey  counterfeiting observation using the Fourier Transform Infrared (FTIR) method with a combination of Partial least square (PLS) calibration model and Principle Component Regression (PCR). The results of all honey samples have varying values in the water content between 26.75 - 31.00%. Ash content of 0.10 -0.16%. Protein content 0.24 - 0.88% fat content  0.08  -0.44%  carbohydrate  content.  Observation  of  FTIR  honey  counterfeiting  is  used  to  replace  the authenticity of Honey (MH). FTIR combined with Partial Least Square (PLS) was optimized in the subsequent testing of a mixture of sucrose (MCS) with native honey (MH). Calibration models were taken in a combination of regions 1423 - 1825 cm-1. A high coefficient of determination (R2) of 0.9960 with a calibration value (RMSEC) of the root error of the square root low of 0.0898% v / v was successfully understood in the MHA on the PLS model. high R2 values and low RMSEC and RMSEP values on calibration and validation assessments with both accuracy and precision models used.
Keywords: forest honey; authentication; ATR-FTIR; chemometrics; sugar; east kalimantan
Abstrak:  Madu  merupakan  campuran  kompleks  yang  mengandung  nutrisi  dan  komposisi  bioaktif  serta komposisi  kimiawi  yang  dibutuhkan  oleh  tubuh  manusia.  Madu  juga  kaya  akan  antioksidan  karena  rentan terhadap pemalsuan mengingat banyaknya khasiat madu. Penelitian ini membahas profil kimia dan nutrisi serta pengamatan pemalsuan pada madu dengan metode spektroskopi inframerah. Madu yang digunakan diperoleh dari penyedia madu asli hutan Kalimantan dengan 3 macam merk madu yaitu Mahuka A (MHA), Mahuka B (MHB) dan Mahuka C (MHC). Pengujian profil kimia dan nutrisi meliputi kadar air, kadar abu, kadar protein, kadar  lemak  dan  kadar  kalsium  dilanjutkan  dengan  pengamatan  pemalsuan  madu  menggunakan  metode Fourier  Transform  Infrared  (FTIR)  dengan  kombinasi  model  kalibrasi  Partial  Least  Square  (PLS)  dan  Principle Component Regresi (PCR). Hasil dari semua sampel madu memiliki nilai kadar air yang bervariasi antara 26,75 – 31,00%,  kadar  abu  0,10  –  0,16%,  kadar  protein  0,24  -  0,88%,  dan  kadar  lemak  0,08  –  0,44%.  Pengamatan
pemalsuan  madu  secara  FTIR  digunakan  untuk  mengembalikan  keaslian  madu  (MH).  FTIR  yang dikombinasikan dengan PLS dioptimalisasi dalam pengujian selanjutnya dari campuran sukrosa (MCS) dengan madu asli (MH). Model kalibrasi telah diambil pada kombinasi wilayah 1423 – 1825 cm -1 . Koefisien determinasi (R 2 ) yang tinggi sebesar 0,9960 dengan nilai kalibrasi (RMSEC) dari akar kesalahan pada akar kuadrat rendah sebesar 0,0898% v/v berhasil diketahui dalam MHA dengan model PLS. Nilai R 2 tinggi serta nilai RMSEC dan RMSEP rendah pada kalibrasi dan penilaian validasi dengan model akurasi dan presisi.
Kata kunci: madu hutan; autentikasi; ATR-FTIR; kemometrik; gula; kalimantan timur

## 1. PENDAHULUAN
Madu adalah cairan manis alami lebah setelah mengonsumi nektar bunga dan bahan-bahan manis lain dari tumbuhan. Madu  merupakan  campuran  kompleks yang  mengandung  nutrisi dan senyawa  bioaktif seperti karbohidrat (terutama fruktosa dan  glukosa), enzim, protein, asam-asam amino,  asam-asam  organik,  mineral,  vitamin,  bahan  aromatik,  polifenol,  pigmen,  lilin  dan  polen yang berkontribusi pada warna, aroma dan rasa [1]. Komposisi dan kualitas madu sangat beragam dan  tergantung  pada  sumber  nectar  tumbuhan,  lokasi,  musim  dan  iklim,  jenis  pengolahan  dan penyimpanan [1,2]. Madu mempunyai kandungan senyawa kimia yang sangat  dibutuhkan tubuh manusia. Madu juga diketahui kaya akan antioksidan dan sejumlah kecil asam organic [3]. Keasaman ini tak terasa karena ditutupi oleh kandungan gula yang sangat besar, tetapi madu tetap tergolong sebagai makanan yang bersifat asam [4,5]. Selain itu madu juga memiliki karakteristik fisikokimia dan  mikrobiologis  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan  kualitas  yang  ada  pada  madu.  Berbagai penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengetahui  kualitas  suatu  madu  tertentu  [6-8].  Di  Indonesia standar kualitas mutu madu sudah diatur pada SNI 3545:2013 [12].
Saat ini cukup banyak oknum tidak bertanggung jawab yang membuat madu tiruan. Madu tiruan merupakan madu namun tidak diolah atau tidak bersumber dari lebah. Madu tiruan tersebut secara sepintas sulit dibedakan dari yang asli [9,10]. Madu tiruan atau madu sintetik diolah dengan campuran  beberapa  bahan  seperti  glukosa,  gula  pasir,  flavor  buah  dan  zat  warna,  dan  terkadang cukup berpotensi untuk membahayakan kesehatan manusia. Madu tiruan tidak mengandung enzim dan tidak mengandung vitamin dan mineral sehingga berbeda dengan komposisi madu murni. Di Eropa pemalsuan madu menggunakan sirup gula inversi, sirup jagung, sirup maple, gula tebu, gula beet,  molasse,  dan  sebagainya  [11].  Bagi  masyarakat  awam  tidaklah  mudah  menentukan  keaslian madu.  Banyak  metode-metode  praktis  yang  berkembang  dari  mulut  ke  mulut  yang  diyakini  bisa membantu  memilih  madu  yang  asli  [13].  Metode  tersebut  perlu  ditelaah  lebih  lanjut  untuk mengetahui  kebenarannya.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  pendahuluan  untuk  melakukan validasi terhadap metode-metode tradisional dalam menentukan keaslian madu yang dilakukan dan dianggap praktis oleh masyarakat. Sebagai pembanding dilakukan juga analisis secara kimia (kadar abu, padatan tak larut dalam air, keasaman).
Spektroskopi  inframerah  menggunakan  reflektansi  total  yang  dilemahkan  (FTIR-ATR) digunakan  sebagai  metode  otentikasi  karena  mempunyai  tingkat  kepekaan  dan  akurasi  serta kecepatan  pengujian  [14].  Metode  ini  membutuhkan  jumlah  sampel  yang  kecil  dan  tidak memerlukan waktu yang lebih untuk persiapan analisis serta dapat diterapkan pada kondisi sampel (padat, gel, cair bahkan gas) [15]. Penelitian ini bertujuan untuk melihat profil kimia serta identifikasi pemalsuan  madu  dengan  menggunakan  fourier  transform  infra  red  dengan  kombinasi  kalibrasi
multivariate Partial least square dan principle component regression. Kombinasi spektroskopi FTIR dan kalibrasi  multivarian  dari  partial  least  square  (PLS)  kalibrasi  telah  pada  beberapa  penelitian diantaranya analisa curcumin, pengujian pemalsuan avocado oil, autentifikasi red fruit [15-17].

## 2. BAHAN DAN METODE

## 2.1. Bahan
Madu yang digunakan diperoleh dari penyedia madu asli dari hutan di Kalimantan Timur dengan 3 macam merek Mahuka A (MHA), Mahuka B (MHB) dan Mahuka C (MHC). Bahan-bahan yang digunakan untuk analisis lainnya adalah kualitas pro-analisa yang diproduksi oleh E. Merck (Darmstat Germany). Analisis pemalsuan madu menggunakan seri konsentrasi antara sukrosa dan madu seperti yang terlihat dalam Tabel 1. Sukrosa (gula): 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70,  dan  75  %.  Madu  dimasukkan  ke  dalam  15  buah  botol  vial,  masing-masing  dengan  volume sebanyak  2000  µL,  kemudian  ditambahkan  larutan  sukrosa  dengan  variasi  konsentrasi  ke  dalam botol vial masing-masing sebanyak 100 µL dan divorteks selama 30 detik. Masing-masing sampel dianalisis dengan FTIR spectrophotometer (Nicolet 6700, Thermo Nicolet Corp. Madison, WI)  dan analisis autentikasi dilakukan menggunakan TQ Analyst Software.
Tabel 1. Seri konsentrasi larutan sukrosa dalam madu asli
No % content* Honey Sucrose 1 95 0.238 2 95 0.476 3 95 0.714 4 95 0.952 5 95 1.190 6 95 1.429 7 95 1.667 8 95 1.905 9 95 2.143 10 95 2.381 11 95 2.619 12 95 2.857 13 95 3.095 14 95 3.333 15 95 3.571

## 2.2. Penentuan kadar abu
Krus  porselen  kosong  ditimbang  dan  dicatat  beratnya  (A)  kemudian  sampel  homogen ditimbang dan dimasukkan dalam krus porselen (berat B). Krus porselen ditutup dan dimasukkan dalam  furnace,  lalu  dipanaskan  pada  suhu  6000 0 C  selama  8  jam  (jadi  abu),  hingga  berat  konstan. Masukkan ke dalam desikator dan ditimbang (D). Kadar abu dihitung dengan rumus :
𝐾𝑎𝑑𝑎𝑟 𝐴𝑏𝑢 = (D − A)
𝐵 𝑥 100%

## Keterangan:
- D = bobot sampel sebelum diabukan (g)
- A = bobot sampel + cawan setelah diabukan (g)
- B = bobot cawan kosong (g)

## 2.3. Penentuan kadar air
Menyiapkan refraktometer dengan lap tissue bagian prisma dan day light plate (kaca) hingga bersih dan kering. Sampel diteteskan 1-3 tetes pada prisma lalu ditutup dengan day light plate. Skala dibaca dan dicatat (satuan o brix). Kadar air sampel dihitung dengan rumus:
Kadar Air = (100 – kadar gula) %

## 2.4. Penentuan kadar protein
Sampel  ditimbang    ±1  g  dan  di  masukkan  ke  dalam  tabung  Kjedahl  dan  ditambah    3,5  g K 2 SO 4 ,    0,1  g  CuSO 4 .5H 2 O  dan  12  ml  H 2 SO 4 (p).  Tabung  dipanaskan  dalam  almari  asam  pada instrumen Automatic Digestion Unit. Hasil dekstruksi dipindahkan dalam Automatic Distillation and Titration  System.  Semua  reagen  H 3 BO 3 4%,  NaOH  35%,  HCl  0,2  N,  dan  aquadest  telah  tersedia. Kemudian dilakukan analisis destilasi dan titrasi pada alat.

## 2.5. Penentuan kadar lemak
Sampel dilumatkan hingga homogen kemudian ditimbang ±    5 gr dan ditambah 5 mL HCL pekat. Lakukan proses hidrolisis dalam water bath suhu ± 80oC selama 90 menit sambil digoyang- goyang kemudian didinginkan. Ekstraksi dengan menggunakan 25 mL Diethyl ether, vortex selama 1  menit  ±  25  mL  Petroleum  benzene,  vortex  1  menit.  Ekstrak  dituang  ke  dalam  erlenmeyer  yang sudah diketahui beratnya. Ulangi proses ekstaksi dengan menggunakan 15 mL Diethyl ether dan 15 mL  Petroleum  Benzene.  Ekstrak  dikeringkan,  kemudian  dioven  dalam  suhu  100 o C  hingga  berat konstan selama 1 – 2 Jam. Dinginkan dalam desikator dan ditimbang. Kadar lemak total dihitung dengan rumus:
% 𝐿𝑒𝑚𝑎𝑘 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = (berat erlenmeyer + lemak) − (𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡 𝑒𝑟𝑙𝑒𝑛𝑚𝑒𝑦𝑒𝑟 𝑘𝑜𝑠𝑜𝑛𝑔)
𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑥 100%

## 2.6. Pengukuran menggunakan instrument FTIR
Instrumen  FTIR  menggunakan  (A  Nicolet  6700  dari  Thermo  Nicolet  Corp.,  Madison,  WI) dengan detektor (DTGS) sebagai pendeteksi dan KBr sebagai pembagi berkas, di olah menggunakan perangkat  lunak  sistem  operasi  OMNIC  (Versi  7.0  Thermo  Nicolet)  [18].  Semua  spektrum  FTIR discan  antara  bilangan  gelombang  dari  4000  -  650  cm -1 ,  pada  resolusi  4  cm -1 .  Spektrum  ini  dicatat sebagai nilai absorbansi pada masing-masing titik data. Pengukuran sampel diulang tiga kali.

## 2.7. Analisis kemometrik
Analisis  multivariat  PLS  dan  PCR  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  TQ Analyst  versi  9.0  (Thermo Nicolet,  Madison,  WI).  PLS  dan  PCR  dilakukan  untuk  membuat  model kalibrasi.  Daerah  spektra  yang  menunjukkan  perbedaan  spektrum  dipilih  untuk  dijadikan  model
kalibrasi. Nilai root mean square error of calibration (RMSEC), root mean square error of prediction (RMSEP) dan koefisien determinasi (R 2 ) digunakan sebagai kriteria untuk model kalibrasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Penentuan kadar air, abu, protein, lemak dan karbohidrat
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  kadar  air  Mahuka  A  31,00  %  Mahuka  B  27,75  %  dan Mahuka C 26,75% dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Analisis proksimat
Kadar air merupakan faktor yang penting dalam penentuan kualitas madu. Syarat SNI untuk kadar  air  madu  adalah  maksimal  22%  (SNI  2013).  Semua  madu  menunjukkan  lebih  tinggi  dari persyaratan  SNI  hal  ini  terjadi  karena  madu  liar  hidup  di  dalam  hutan  dan  mempunyai  tingkat kelembaban  yang  tinggi  bisa  juga  disebabkan  oleh  faktor  pemanenan  serta  kondisi  lingkungan tempat lebah membuat sarang. Sifat higroskopis madu dapat menyerap air dari lingkungannya [19- 21].
Hasil  kadar  abu  mahuka  A  sebesar  0.16  %  Mahuka  B  0,10  %  dan  Mahuka  C  0,11%. Kandungan  abu  yang  terdapat  dalam  madu  mempunyai  nilai  yang    kecil    tergantung  pada komposisi  nektar  tanaman  yang  dikonsumsi  lebah  [22].  Jenis  tanah  tempat  tanaman  tumbuh mempengaruhi kandungan mineral yang ada dalam madu. Dengan demikian, variabilitas mineral telah dikaitkan secara kualitatif dengan asal botani dan geografis madu yang berbeda. Faktor-faktor ini terkait dengan pengambilan madu seperti lokasi geografis atau kondisi lingkungan yang berbeda dari daerah penghasil serta aspek teknologi pemrosesan madu [22-24].
Hasil kadar protein ketiga madu yaitu mahuka A 0,88% Mahuka B 0,24 % dan Mahuka C sebesar  0,58  %.  Kandungan  protein  dalam  madu  sampai  saat  ini  masih  banyak  diteliti  tentang kemungkinan sebagai biomarker yang berguna untuk kualitas madu [25].
Hasil kadar lemak madu Mahuka A 0,30% Mahuka B 0,08% dan mahuka C 0,44%. Adanya kandungan lemak kemungkinan disebabkan dari beberapa faktor diantaranya dari sumber makanan yang diperoleh lebah. Madu hutan mendapatkan sumber makanannya berupa nektar dari sari bunga bunga yang ada di sekitar lingkungan tempat tinggal.
Karbohidrat  merupakan  bentuk  gula  dan  komponen  utama  pada  madu  yang  jumlahnya hampir 80%. Fruktosa dan glukosa mencapai 85- 90% [26,27]. Kadar karbohidrat Mahuka A sebesar 67.66% Mahuka B sebesar 71,83% dan Mahuka C sebesar 72,12 %. Karbohidrat yang terkandung pada madu meliputi maltosa, sukrosa, dan karbohidrat kompleks lainnya [28].

## 3.2. Observasi pemalsuan madu sukrosa menggunakan FTIR kombinasi multivariate
Sample Kandungan debu (% b/b) Kadar air (%) Kandungan protein (% b/b) Total lemak (%) Kandungan karbohidrat (%) Mahuka A 0,16 31,00 0,88 0,30 67,66 Mahuka B 0,10 27,75 0,24 0,08 71,83 Mahuka C 0,11 26,75 0,58 0,44 72,12
Metode PLS menggunakan informasi spektrum  sampel dari frekuensi pada spektral lebar dan  kemudian  berkorelasi  antara  spektral  perubahan  penyerapan  dan  konsentrasinya  [29]. Sementara itu, PCR adalah jenis analisis faktor di mana data spektral dan konsentrasi dimasukkan ke dalam model dalam satu langkah [30]. Pada Gambar 1. menunjukkan spektrum FTIR semua madu dalam  kisaran  4000  -650  cm -1 .  Wilayah  spektral  tempat  variasi  berada  diamati  dipilih  untuk mengembangkan regresi PLS dan PCR, terutama di wilayah sidik jari pada 1423 – 1825 cm -1 . Dalam model  kalibrasi  PLS  dan  PCR,  evaluasi  Metode  linearitas  dilakukan  untuk  menunjukkan proporsional hubungan antara respons (absorbansi) versus konsentrasi analit [18].
Gambar  1.  Spektra  FTIR  dari  madu,  diamati  pada  daerah  inframerah  tengah  (mid-infrared)  dengan  bilangan gelombang 4.000 – 650 cm -1
Untuk  kuantifikasi  menggunakan  PLS  dan  PCR,  sampelnya  adalah  dibagi  menjadi  set kalibrasi  dan  validasi  [31].  Kuantifikasi  Sukrosa  dalam  madu  dilakukan  dengan  menggunakan bilangan  gelombang  1423  –  1825  cm -1 .  Di  wilayah  ini  setelah  di  evaluasi  di  dapatkan  hasil  dari kalibrasi PLS dan PCR dalam hal R 2 , RMSEC, dan RMSEP dapat di lihat pada gambar 2-7.
Gambar 2. Autentikasi madu Mahuka A menggunakan kalibrasi partial least square (PLS)
Gambar 3. Autentikasi madu Mahuka A menggunakan metode principle component regression (PCR)
Gambar 4. Autentikasi madu Mahuka B menggunakan metode partial least square (PLS)
Gambar 5. Autentikasi madu Mahuka B menggunakan metode principle component regression (PCR)
Gambar 6. Autentikasi madu Mahuka C menggunakan metode partial least square (PLS)
Gambar 7. Autentikasi madu Mahuka C menggunakan metode principle component regression (PCR)
Pada  Tabel  3  mengungkapkan  nilai  tertinggi  R 2 dan  terendah  RMSEC  dibandingkan  dengan spektrum lainnya.
Tabel 3. Kalibrasi multivariat untuk menentukan kandungan sukrosa dalam madu pada bilangan gelombang
1423 – 1825 cm- 1 dengan menggunakan teknik PLS dan PCR Madu Metode Calibration Validation R 2 RMSEC R 2 RMSEP Mahuka A PLS 0,9960 0,0898 0,9602 0,357 PCR 0,9767 0,218 0,9421 0,307 Mahuka B PLS 0,9867 0,162 0,9846 0,156 PCR 0,9867 0,169 0,9481 0,228 Mahuka C PLS 0,9867 0,162 0,9846 0,156 PCR 0,9827 0,185 0,9823 0,166
PLS = partial least square; PCR = principal component regression; RMSEC = root mean square error of calibration; RMSEP = root mean square error of prediction. 1 st derivative = spectra turunan pertama; 2 nd derivative = spectra turunan kedua
Pada metode PLS semua  madu    mendapatkan nilai RMSEC 0,0898- 0,162 dengan  nilai R 2 0,9867- 0,9960 dan pada RMSEP 0,156 – 0,357 dengan nilai R 2 0,9421 -0,9823 pada model kalibrasi PCR di dapat nilai    RMSEC 0,169 – 0,218 dengan nilai R 2 0,9767 – 0,9867 dan pada RMSEP 0,166 -0,307 dengan  nilai  R 2 0,9421-0,9823  (Tabel  1).  FTIR  dikombinasikan  dengan  Partial  Least  Square  (PLS) dioptimalkan pada pengujian lanjut pada campuran sukrosa (MCS) dengan Madu asli (MH). Model kalibrasi di ambil pada  kombinasi wilayah 1423  – 1825 cm -1 . Nilai koefisien determinasi (R 2 ) yang tinggi sebesar 0,9960 dengan nilai kalibrasi (RMSEC) 0,0898 % v/v berhasil diketahui dalam MHA pada model PLS. nilai R 2 yang tinggi dan nilai RMSEC dan RMSEP rendah pada kalibrasi dan validasi dikaitkan  dengan  semakin  baik  model  akurasi  dan  presisi  yang  digunakan.  Nilai  rendah  RMSEC menyarankan  kemampuan  model  kalibrasi  untuk  menjelaskan  hubungan  antara  prediktor  dan tanggapan.  Nilai  RMSEC  yang  lebih  rendah,  model  yang  lebih  baik  diperoleh.  Hasil  PLS  akan diperoleh nilai R 2 dan RMSE dimana nilai R 2 menunjukkan seberapa dekat hubungan antara nilai real atau kenyataan dengan  nilai prediksi dari model kalibrasi yang digunakan. Menurut  harmonisasi internasional dalam Rohman et al., (2014) apabila nilai R 2 semakin mendekati 1, maka hubungan yang diharapkan  dari  model  akan  semakin  baik  [32].  Sedangkan  nilai  RMSE  (Root  Mean  Square  Error) adalah nilai kesalahan dalam model. Semakin kecil nilai RMSE, maka semakin baik model tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Kandungan kimia dan nutrisi madu menunjukkan bahwa setiap sampel madu mempunyai nilai  masing-masing  karakteristik  nilai  yang  berbeda  hal  ini  disebabkan  karena  setiap  jenis  madu mempunyai  asal  dan  kondisi  yang  berbeda.  Spektroskopi  FTIR  dikombinasikan  dengan  metode chemometric  dan  dapat  digunakan  untuk  melihat  pemalsuan  madu.  PLS  dan  kalibrasi  PCR  dapat berhasil  digunakan  untuk  mengukur  kandungan  sukrosa  pada  frekuensi  1423  –  1825  cm -1 dengan nilai koefisien determinasi (R 2 ) yang tinggi sebesar 0,9960 dengan nilai kalibrasi (RMSEC) 0,0898 % v/v berhasil diketahui dalam MHA pada model PLS. Metode ini efektif cepat, akurat dan sederhana tanpa  rumit  dalam  proses  persiapan  bahan  dan  dapat  dianggap  green  analitical  karena  minim penggunaan bahan bahan kimia yang berbahaya .
Ucapan  terima  kasih  :  Terima  kasih  disampaikan  kepada  Fakultas  Pertanian  Universitas Mulawarman yang telah mendanai penelitian ini melalui BOPTN 2019 dan Anggita atas bantuannya selama penelitian di LPPT UGM.

## Referensi
1. Pavlova  T,  Stamatovska  V,  Kalevska  T,  Dimov  I  and  Nakov  G.  Quality  Characteristics  of Honey: a Review. Proceedings of University of Ruse. 2018, 57: book 10.2
2. El Sohaimy SA, Masry SHD, Shehata MG. Physicochemical Characteristics of Honey from Different Origins. Annals of Agricultural Science. 2015, 60(2): 279-287
3. Ustadi, Radiati LE, Thohari I. Komponen Bioaktif pada Madu Karet (Hevea brasiliensis), Madu Kaliandra  (Calliandra  callothyrsus)  dan  Madu  Randu  (Ceiba  pentandra).  Jurnal  Ilmu  dan Teknologi Hasil Ternak. 2017, 12(2): 97-102
4. Boussaid A, Chouaibi M, Rezig L, Hellal R, Donsi F, Ferrari G and Hamdi S. Physicochemical and Bioactive Properties of Six Honey Samples from Various Floral Origins from Tunisia. Arabian Journal of Chemistry. 2018, 11(2): 265-274
5. Kasli E and Royani R. Menentukan Kemurnian Larutan melalui Indeks Bias dari Beberapa Madu. Serambi Saintia. 2016, IV(1): 67-71
6. Adriani R. Identifikasi dan Karakterisasi Sifat Kimia dan Sifat Fisika dari Madu Asli dengan Madu yang dijual di Pasaran Medan. Skripsi. FMIPA Universitas Sumatera Utara, 2011.
7. Amalia  L.  Karakterisasi  Fisikokimia  Madu  Multiflora  Asal  Riau  serta  Efektivitasnya terhadap Eschericia coli dan Staphylococcus aureus. Skripsi. Institut Pertanian Bogor, 2016.
8. Rohmi, Anam H, Andrianto MR. Uji Mutu Mikrobiologis pada Madu Kemasan yang Beredar di Kecamatan Cakranegara. Jurnal Analis Kesehatan. 2016, 1(2): 153-160
9. Rachmawaty M. Efektivitas Beberapa Uji Pemalsuan Madu Kapuk. Skripsi. Institut Pertanian Bogor, 2011.
10. Savitri  NPT,  Hatuti  ED,  Suedy  SWA.  Kualitas  Madu  Lokal  dari  Beberapa  Wilayah  di Kabupaten Temanggung. Buletin Anatomi dan Fisiologi. 2017, 2(1): 58-66
11. Bogdanov  S  and  Martin  P.  Honey  Authenticity.  Mitteilungen  aus  dem  Gebiete  der Lebensmitteluntersuchung und Hygiene. 2002, 93: 232-254
12. Badan Standardisasi Nasional Indonesia. Madu. Standar Nasional Indonesia, 2013.
13. Wahyuni  T.  Cara  Membedakan  Madu  Murni  dan  Madu  ‘Oplosan’.  Diakses  dari  : https://www.cnnindonesia.com pada tanggal 12 September 2019
14. Rohman A and Che Man YB. Analysis of Cod-liver Oil Adulteration using Fourier Transform Infrared (FTIR) Spectroscopy. Journal of the American Oil Chemists Society. 2009, 86: 1149- 1153
15. Lumakso  FA,  Riyanto  S,  Ahmad  S,  Salleh  A,  Mohd  F  and  Rohman  A.  Application  of Chemometrics in Combination with Fourier Transformation Mid Infrared Spectroscopy for Authentication of Avocado Oil. Journal of Food and Pharmaceutical Sciences. 2015, 3(1): 12- 17
16. Abdul R, Sudjadi, Devi,  Ramadhani D and Nugroho A. Analysis of Curcumin in  Curcuma longa and Curcuma xanthorriza using FTIR Spectroscopy and Chemometrics. Research Journal of Medicinal Plant. 2015, 9(4): 179-186
17. Rohman A and Che Man YB. Authentication Analysis of Red Fruit (Pandanus conoideus Lam) Oil using FTIR Spectroscopy in Combination with Chemometrics. Phytochemical Analysis. 2011, 22(5): 462-467
18. Rohman A, Lukitaningsih E, Rafi M, Nurulhidayah AF and Windarsih A. Nigella sativa Oil: Physico-Chemical  Properties,  Authentication  Analysis  and  Its  Antioxidant  Activity.  Food Research. 2019, 3(6): 628-634
19. Sarwono 2007
20. Wulandari DD. Kualitas Madu (Keasaman, kadar air, dan kadar gula pereduksi) berdasarkan Perbedaan Suhu Penyimpanan. Jurnal Kimia Riset. 2017, 2(1): 16-22
21. Cahyati  I.  Sifat  Fisikokimia  Madu  Monoflora  dari  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  dan  Jawa Tengah. Agritech. 2008, 28(1): 9-14
22. Felsner  ML,  Cano  CB,  Bruns  RE,  Watanabe  HM,  Almeida-Muradian  LB  and  Matos  JR. Characterization  of  Monofloral  Honeys  by  Ash  Contents  through  a  Hierarchical  Design. Journal of Food Composition and Analysis. 2004, 17(6): 737-747
23. Da silva PM, Gauche C, Gonzaga LV, Costa ACO and Fett R. Honey: Chemical Composition, Stability and Authenticity. Food Chemistry. 2016, 196: 309-323
24. Gairola  A,  Tiwari  P  and  Tiwari  JK.  Physico-Chemical  Properties  of  Apis  Cerana-indica  F Honey from Uttarkashi District of Uttarakhand. Journal of Global Biosciences. 2013, 2(1): 20- 25
25. Sahlan M, Mahira KF, Wiratama I, Mahadewi AG, Yohda M, Hermansyah H and Noguci K. Purification  and  Characterization  of  Proteins  in  Multifloral  Honey  from  Kelulut  Bee (Stingless Bee). Heliyon. 2019, 5(11): 1-11
26. Sahlan  M,  Karwita  S,  Gozan  M,  Hermansyah  H,  Yohda  M,  Yoo  YJ  and  Pratami  DK. Identification  and  Classification  of  Honey’s  Authenticity  by  Attenuated  Total  Reflectance Fourier-Transform  Infrared  Spectroscopy  and  Chemometric  Method.  Veterinary  World. 2019, 12(8): 1304-1310
27. Se KW, Ibrahim RKR, Wahab RA and Ghoshal SK. Accurate Evaluation of Sugar Contents in Stingless Bee (Heterotrigona itama) Honey using a Swift Scheme. Journal of Food Composition and Analysis. 2018, 66: 46-54
28. Avila S, Beux MR, Ribani RH and Zambiazi RC. Stingless Bee Honey: Quality Parameters, Bioactive Compounds, Health-Promotion Properties and Modification Detection Strategies. Trends in Food Science and Technology. 2018, 81: 37-50
29. Gallardo-Velazquez  T,  Osorio-Revilla  G,  Loa  MZ  and  Rivera-Espinoza  Y.  Application  of FTIR-HATR Spectroscopy and Multivariate Analysis to the Quantification of Adulterants in Mexican Honeys. Food Research International. 2009, 42(3): 313-318
30. Cockerill  FR  and  Smith  TF.  Rapid-cycle  Real-Time  PCR:  a  Revolution  for  Clinical Microbiology  –  Automated  Extractions,  Self-contained  PCR  Instruments  and  Other Improvements Yield Easy-to-run Diagnostic Tests. American Society for Microbiology. 2002, 68(2): 77-83
31. Wang J, Kliks MM, Jun S, Jackson M and Li QX. Rapid Analysis of Glucose, Fructose, Sucrose and  Maltose  in  Honeys  from  Different  Geoographic  Regions  using  Fourier  Transform Infrared Spectroscopy and Multivariate Analysis. Journal of Food Science. 2010, 75(2): 208- 214
32. Abdul  R,  Anggun  MS,  Sugeng  R  and  Farahwahida  MY.  The  Use  of  FTIR  Spectroscopy in Combination with Chemometrics for the Authentication of Red Fruit. Food Bioscience. 2014, 7: 64-70
© 2020 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).