Sundalian et al.;Analisis Kemometrik Profil Spektrum…..Pharmacoscript Volume 6 No. 1, Februari 2023

## ANALISIS KEMOMETRIK PROFIL SPEKTRUM FOURIER TRANSFORM INFRARED
BUAH LADA HITAM (PIPER NIGRUM L.) DARI BEBERAPA DAERAH DI

## INDONESIA
Melvia Sundalian * , Sri Gustini Husein, Agung Nugraha
Sekolah Tinggi Farmasi Indonesia *Email: melviasundalian@stfi.ac.id
Received: 28/11/2022 , Revised: 19/02/2023 , Accepted: 20/02/2023, Published: 23/02/2023

## ABSTRAK
Lada ( Piper nigrum L.) merupakan salah satu komoditas ekspor yang penting bagi Indonesia. Di indonesia  tersebar  luas  daerah  penghasil  lada  hitam.  Lada  hitam  yang  diproduksi  didaerah beberapa  tentunya  memiliki  karakteristik  dan  ciri  khas  masing-masing.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  menganalisis  profil  spektrum  IR  buah  lada  hitam  dari  10  provinsi  penghasil  lada terbesar  di  Indonesia  yaitu  Aceh,  Bangka  Belitung,  Sumatera  Selatan,  Lampung,  Jawa  Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Bali, Kalimantan Barat, dan Sulawesi Tenggara. Analisis dilakukan menggunakan  metode Fourier  Transform  Infrared (FTIR)  dan  kemometrik  menggunakan metode  PCA  ( Principal  Component  Analysis )  dan  analisis  klaster,  serta  melakukan  klasifikasi. Hasil  analisis  spektrum  IR  menunjukkan  adanya  ikatan  O-H  (alkohol),  C-H  (alkana),  CH 3 (alifatik),  C=O  (karbonil),  dan  C-O  (alkohol)  pada  buah  lada  hitam  dari  daerah  yang  diteliti. Berdasarkan hasil pengelompokan PCA, terdapat tiga kelompok besar yang meliputi kelompok 1 (Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  dan  Bali),  kelompok  2  (Lampung,  Sumatera  Selatan, Bangka  Belitung,  dan  Aceh),  dan  kelompok  3  (Kalimantan  Barat  dan  Sulawesi  Tenggara). Analisis  klaster  menunjukkan  bahwa  sampel  Jawa  Barat  dan  Jawa  Tengah  menunjukkan  jarak relatif terkecil, artinya kedua sampel menunjukkan tingkat kemiripan paling tinggi dibandingkan dengan sampel dari daerah lain. Dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa metode analisis profil  spektrum  IR  yang  dikombinasikan  dengan  kemometrik  berhasil  digunakan  untuk mengklasifikasikan  dan  membedakan  buah  lada  hitam  berdasarkan  asalnya.  Hal  ini  dapat membantu dalam menjaga kualitas dan keaslian buah lada hitam yang diekspor dari Indonesia.
Kata  kunci :  Lada  Hitam  ( Pipper  nigrum L. ),  Fourier-transform  infrared  spectroscopy , Kemometrika, Principal Component Analysis , Cluster  Analysis

## ABSTRACT
Black  pepper  (Piper  nigrum  L.)  is  one  of  the  important  export  commodities  in  Indonesia.  The production  of  black  pepper  is  widespread  in  several  regions  of  Indonesia,  each  with  its  own characteristics and unique properties. The aim of this research was to analyze the IR spectrum profile  of  black  pepper  fruits  from  10  largest  producing  provinces  in  Indonesia,  namely  Aceh, Bangka  Belitung,  South  Sumatra,  Lampung,  West  Java,  Central  Java,  East  Java,  Bali,  West Kalimantan,  and  Southeast  Sulawesi.  The  analysis  was  performed  using  Fourier  Transform
Sundalian et al./Pharmacoscript, Volume 6, No, 1, Februari 2023,79-90
Safitri.,et al./Pharmacoscript, Volume 1, No. 2, Februari 2019, 1-12
Infrared  (FTIR)  method  and  chemometrics  using  Principal  Component  Analysis  (PCA)  and cluster  analysis,  as  well  as  classification.  The  results  of  the  IR  spectrum  analysis  showed  the presence of O-H (alcohol), C-H (alkane), CH 3 (aliphatic), C=O (carbonyl), and C-O (alcohol) bonds in black pepper fruits from the studied regions. Based on the PCA grouping, there were three  major  groups,  which  include  group  1  (West  Java,  Central  Java,  East  Java,  and  Bali), group 2 (Lampung, South Sumatra, Bangka Belitung, and Aceh), and group 3 (West Kalimantan and Southeast Sulawesi). Cluster analysis showed that the samples from West Java and Central Java  showed  the  smallest  relative  distance,  indicating  the  highest  similarity level  compared  to samples from other regions. In this research, it can be concluded that the method of analyzing IR  spectrum  profiles  combined  with  chemometrics  was  successfully  used  to  classify  and differentiate black pepper fruits based on their origin. This can help to maintain the quality and authenticity of black pepper fruits exported from Indonesia.
Keywords :  Black  Pepper  (Piper  nigrum  L.),  Fourier-transform  infrared  spectroscopy, Chemometrics, Principal Component Analysis, Cluster Analysis

## PENDAHULUAN
Lada  (Piper  nigrum  L.)  merupakan tanaman  yang  memiliki  peranan  penting dalam ekonomi Indonesia. Selain berkontribusi besar dalam sumbangan devisa  negara,  lada  juga  memiliki  banyak kegunaan  yang  membuatnya  diminati  di pasar internasional (Risfaheri, 2012).
Indonesia  bahkan  menjadi  salah  satu eksportir  lada  terbesar  di  dunia  dengan kontribusinya mencapai 29% dari permintaan global (IPC, 2013).
Di  Indonesia  budidaya  lada  tersebar luas  hampir  di  seluruh  provinsi.  Estimasi total  produksi  lada  hitam    Indonesia  pada tahun 2021 sebanyak 89.153 ton (Ditjenbun, 2018;  Kementan  RI,  2019). Tiap  daerah produksi lada hitam memiliki ciri khas yang berbeda-beda, yang mempengaruhi kandungan  senyawa  metabolit  di  dalamnya. Lada  hitam  mengandung  mineral  seperti
potasium,  kalsium,  seng,  mangan,  besi, magnesium  dan  vitamin.  Senyawa  piperin, alkaloid  utama  dalam  lada,  memiliki  sifat anti-oksidan serta dapat menurunkan tekanan  darah.    (Risfaheri,  2012;  Widyati, 2006;  Damanhouri  and  Ahmad,  2014; Gorgani et al. , 2017; Tripathi et al. , 2022) ).  Buah  lada  hitam  banyak  digunakan untuk  pengobatan  diare,  antiinflamasi, hepatoprotektor,    mulas,  dan  hipertensi (Ahmad et al ., 2012; Scott et al., 2007; Nur Annisa,  2021).  Untuk  mengenali  ciri  khas dari masing-masing daerah penghasil lada di Indonesia bisa dilakukan dengan mengamati spektrum IR (Saha et al , 2013).
Meskipun spektra IR dapat digunakan untuk  membedakan  tumbuhan  satu  dengan tumbuhan  lainnya,  komposisi  senyawa kimianya  tidak  dapat  diketahui  secara  pasti (Sun et  al., 2010;  Lavine et  al, 2020).  Pola kompleks  dalam  spektrum  IR  membuat
Sundalian et al.;Analisis Kemometrik Profil Spektrum…..Pharmacoscript Volume 6 No. 1, Februari 2023
interpretasi  langsung  dan  visual  menjadi sulit.  Untuk  mempermudah  hal  tersebut, diperlukan bantuan teknik kemometri seperti  analisis  multivariat  (Gad et  al.,
2012).  Kombinasi  spektra  sidik  jari  FTIR dan  kemometrik  menjadi  pilihan  yang menarik  dalam  identifikasi  dan  autentikasi tanaman obat untuk klasifikasi asal geografis, deteksi bahan palsu, dan identifikasi  tanaman  yang  berkerabat  dekat (Purwakusumah et al., 2014).
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan analisis menggunakan instrument  FTIR  dan  kemometrik  dengan metode  analisis  multivariat  komponen utama  (PCA)  serta cluster  analysis metode hierarki  pautan  lengkap  ( complete  linkage ), terhadap  buah  lada  hitam  dari  beberapa daerah  di  Indonesia  yang  telah  diperjual belikan.  Dengan  demikian,  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  informasi yang  lebih  detail  mengenai  kandungan senyawa  metabolit  dalam  buah  lada  hitam dari berbagai daerah produksi di Indonesia.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat  yang digunakan dalam penelitian ini  antara  lain  yaitu  alat-alat  gelas laboratorium, spektrofotometer
FTIR
(Thermo  Scientific  Nicolet  iS5™),  Holder
ZnSe iD3 ATR ( Attenuated Total
Reflectance ),    laptop  (dengan  prosesor  intel i3),  moisture  balance  (Precisa),  neraca analitik  (Ohaus),  oven  (Memmert),  dan pengayak mesh 100.
Pada penelitian ini analisis kemometrik menggunakan The Unscrambler X  versi  10.4  (64-bit)  dan  pemprosesan spektrum  FTIR  menggunakan  OMNIC Spectra®.
Bahan yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  sebanyak  10  sampel buah  lada  hitam  dari  beberapa  daerah Indonesia (Provinsi Aceh, Lampung, Bangka  Belitung,  Sumatera  Selatan,    Jawa Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  Bali, Kalimantan  Barat,  dan  Sulawesi  Tenggara), aquadest , dan methanol p.a. .
Jalannya Penelitian

## 1. Preparasi Sampel Buah Lada Hitam
Sampel buah lada hitam dari beberapa daerah  Indonesia  yaitu  Provinsi  Aceh, Lampung,  Bangka  Belitung,  Sumatera Selatan,    Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa Timur, Bali, Kalimantan Barat, dan Sulawesi Tenggara. Dilakukan penyerbukan dengan  ayakan  mesh  100.  Sampel  serbuk buah  lada  hitam  dikeringkan  dengan pengovenan terlebih dahulu selama 40 menit pada suhu 80°C.

## Pharmacoscript Volume 6 No. 1 Februari 2023

## 2. Penetapan  Kadar  Air  Serbuk  Buah Lada Hitam
Sebanyak  500  mg  masing-masing sampel  serbuk  lada  hitam  diukur  kadar airmya  menggunakan moisture  balance .
Hasil  yang  diperoleh  dari  pengukuran dicatat  sebagai  kadar  air  dari  serbuk  lada hitam.
Analisis Data
1. Penentuan  Spektrum  FTIR  dan
Analisis  Gugus  Fungsi  Serbuk  Buah

## Lada Hitam
Sampel  serbuk  lada  hitam  selanjutnya
dianalisis dengan menggunakan spektrofotometer  FTIR.  Masing-  masing sampel  ditetapkan  spektrumnya  dengan metode    ATR-ZnSe.  Pengukuran  dilakukan pada rentang bilangan gelombang 4000-400 cm -1 dan  resolusi  8  cm -1 dengan  32  scan.
Sedikit  serbuk  sampel  diletakkan  pada permukaan  holder  FT-IR  ZnSe  ATR. Sampel  ditekan  dengan die (penekan).
Selanjutnya,  pilih  opsi collect  sample pada aplikasi  OMNIC  Spectra®.    Dilakukan pengulangan  pengukuran  sebanyak  10  kali. Permukaan  holder  dibersihkan  sampai bersih  sebelum  diganti  dengan  sampel  dari serbuk  sampel  lada  hitam  yang  berbeda. Spektrum  yang  diperoleh  dari  masing- masing  sampel  dianalisis  dengan  melihat puncak-puncak  yang  khas  pada  setiap
spektrum  yang  muncul.  Analisis  gugus fungsi dilihat dari puncak yang muncul pada bilangan gelombang tertentu. Hasil spektrum  dibandingkan  dengan  referensi untuk  mengetahui  gugus  fungsi  yang muncul.
2. Analisis Kemometrik Spektrum
FTIR Analisis kemometrik dilakukan menggunakan  The  Unscrambler  X  versi 10.4 (64-bit).
3. PCA ( Principal Component Analysis )
Data  spektra  yang  diperoleh  diambil dan  disimpan  dalam  bentuk  file  csv. Konversi  file  csv  ke  dalam  file  Microsoft Excel  untuk  dapat  melakukan  metode kemometrik  dengan  cara  analisis  data multivariat menggunakan software Unscrambler  X.    Dilakukan  pemrosesan spektrum dengan metode smoothing , normalize , derivative , baseline ,  dan  SNV yang  dikombinasikan  untuk  selanjutnya dilakukan  PCA  untuk  setiap  pemrosesan. salah  satu  grafik  PCA  dipilih  dengan plot score tertinggi berdasarkan hasil pemrosesan.  Dilakukan  analisis  terhadap nilai      PCA  yang  didapatkan  setiap  sampel, selanjutnya dilakukan pengelompokkan berdasarkan  nilai plot  score yang didapatkan
Sundalian et al.;Analisis Kemometrik Profil Spektrum…..Pharmacoscript Volume 6 No. 1, Februari 2023
4. Cluster Analysis
Data  spectra  IR  yang  didapatkan transpose  berdasarkan  pemrosesan  yang telah ditentukan dari hasil PCA. Selanjutnya spectra  dilakukan Cluster  Analysis dengan opsi Complete  Linkage .  Selanjutnya  akan muncul  hasil  cluster  berupa  dendrogram. Dendrogram  yang  dihasilkan  selanjutnya dianalisis kedekatannya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Preparasi  Sampel  dan  Pembuatan Serbuk Buah Lada Hitam
Buah  lada  hitam  dihaluskan  menjadi serbuk mudah digunakan dan sebagai bahan dasar  tahapan  selanjutnya.  Serbuk  lada hitam  diayak  pada  mesh  100  untuk mendapatkan  serbuk  yang  halus  dan seragam.  Bentuk  partikel  yang  lebih  halus memungkinkan semua bagian sampel terdeteksi  dengan  baik  di  FTIR.  Menurut Planinsek et  al. (2006)  dalam  penelitiannya bahwa fraksi partikel yang lebih halus dapat secara signifikan mempengaruhi luas permukaan campuran serbuk karena kontribusinya  yang  besar  terhadap  luas permukaan spesifik, khususnya pada pengukuran Attenuated  Total  Reflectance- Fourier  Transform  Infra  Red  spectroscopy (ATR-FTIR)
2. Penetapan  Kadar  Air  Serbuk  Buah Lada Hitam
Tabel 1. Hasil Penetapan Kadar Air Serbuk
Buah  Lada  Hitam  dari  Beberapa Daerah  di Indonesia. Daerah Hasil kadar air ( %) Aceh 1,14 Bali 3,09 Bangka Belitung 1,29 Jawa Barat 2,77 Jawa Tengah 2,95 Jawa Timur 2,30 Kalimantan Barat 3,19 Lampung 1,87 Sulawesi Tenggara 3,61 Sumatera Selatan 2,01
Kadar air lada hitam berdasarkan SNI 0005:1995 sebesar maksimum 12%. Hal  ini juga  merujuk  pada  Farmakope  Herbal Indonesia  bahwa  nilai  susut  pengeringan buah lada hitam tidak melebihi 10%. Tujuan penentuan kadar air adalah untuk mengurangi  atau  bahkan  menghilangkan kadar air dalam sampel.
Hasil pengujian kadar air pada Tabel 1 menunjukkan  bahwa  sampel  lada  hitam Aceh  memiliki  kadar  air  terendah  dengan nilai  1,14  %,  dan  sampel  lada  hitam Sulawesi  Tenggara  memiliki  kadar  air tertinggi dengan nilai nilai 3,61%. Kadar air yang  diperoleh  dari  semua  sampel  berada pada kisaran 1 hingga ± 3%, yang termasuk dalam  persyaratan  berdasarkan  literatur (SNI Lada Hitam).

## 3. Pengukuran  Spektrum  FTIR  dan
Analisis Gugus Fungsi Serbuk Buah
Lada Hitam
Fourier  transform  infrared (FTIR ATR-ZnSe)  digunakan  untuk  pengukuran spektral  sampel  bubuk  lada  hitam  dari beberapa  daerah  di  Indonesia.  Spektrum dipindai  dari  4000  -  400  cm -1 dan mengungkapkan enam puncak yang muncul pada  intensitas  yang  berbeda.  Sedangkan resolusi  yang  dipilih  adalah  8  cm -1 untuk menghasilkan  ketajaman  dan  kejernihan spektra  yang  dihasilkan  pada  scan  rate sebanyak 32 scan.
Penelitian Sacharz et al. (2020) dalam penelitiannya  menyatakan  jika  jumlah  scan rate  berkorelasi  dengan  penurunan  rasio signal-to-noise dari  spektrum  IR  dengan peningkatan jumlah pemindaian, akan tetapi proses  membutuhkan  waktu  pemindaian yang  lebih  lama.  Hal  ini  juga  dipertegas oleh  Barra et  al. (2021)  bahwa  jumlah  scan dapat berpengaruh pada kemampuan prediksi  model  regresi  kuadrat  parsial parsial dan hasilnya menunjukkan kecenderungan  umum  dalam  meningkatkan koefisien  korelasi  (R 2 )  dikarenakan    jumlah pemindaian meningkat.
Gambar  1. Hasil  Pengukuran  Spektrum FTIR Serbuk Buah Lada Hitam dari          Beberapa  Daerah  di Indonesia
Gambar 1 menunjukkan bahwa spektrum  serbuk  buah  lada  hitam  dari beberapa  daerah  di  Indonesia  memiliki perbedaan pola yang melibatkan munculnya puncak  bilangan  gelombang  yang  berbeda, namun  secara  keseluruhan  setiap  puncak berasosiasi dengan frekuensi ulur dari ikatan O–H  (alkohol)    yang  muncul  pada  daerah 3333-  3704  cm -1 .  Terdapat  vibrasi  ulur ikatan  C-H  (alkana)  yang  muncul  pada rentang  spektral  2853-2962  cm -1 ,  dan terdapat vibrasi tekukan -CH 3 (alifatik) yang muncul  pada  rentang  spektral  1375-1450 cm -1 .  Terdapat  vibrasi  ulur  ikatan  C=O (karbonil)  muncul  pada  rentang  spektral 1600-1800  cm -1 ,  dan  terdapat  vibrasi tekukan  pada  C-O  (alkohol)  muncul  pada rentang  spektral  1500-1000  cm -1 (wilayah sidik  jari)  dan  terdapat  mode  penekukan ikatan  C-C  (alkana)  yang  terjadi  pada rentang  spektral  1000-500  cm -1 .  Gugus fungsi  hidroksil  (-OH),  eter  (R-OR'),  dan keton  (R-CO-R')  banyak  ditemukan  dalam
Sundalian et al.;Analisis Kemometrik Profil Spektrum…..Pharmacoscript Volume 6 No. 1, Februari 2023
pada senyawa golongan alkaloid,
fenol/polifenol,
flavonoid, saponin,
terpenoid,  alkana.  dan  karbon  alifatik (Lavine et al ., 2020).
Tabel 2. Hasil Analisis Gugus Fungsi Spektrum FTIR Buah Lada Hitam dari  Beberapa Daerah di Indonesia
No Gugus Fungsi (Literatur) Bilangan Gelombang (cm -1 ) Aceh Bali Bangka Belitung Jawa Barat Jawa Tengah Jawa Timur Kalimantan Barat Lampung Sulawesi Tenggara Sumatera Selatan 1 O-H (3333- 3704) 3329 3342 3333 3317 3339 3326 3317 3331 3339 3331 2 C-H (2853- 2962) 2922 2896 2939 2916 293,2 2927 2921 2933 2933 2921 3 C=O (1600- 1800) 1623 1625 1634 1609 1607 1618 1633 1627 1635 1638 4 CH 3 (1375- 1450) 1435 1443 1450 1443 1447 1450 1446 1450 1448 1450 5 C-O (1500- 1000) 1247 1244 1252 1248 1256 1249 1249 1255 1251 1254 6 C-C (1000- 500) 998 998 995 979 990 993 999 997 996 995
Tabel 3. Hasil Pemrosesan PCA Dengan Menggunakan Beberapa Opsi
Percobaan Smoothing  Normalize  Derivative  Baseline  SNV Hasil PCA 1. + - - - - 96% 2. - + - - - 98% 3. - - + - - 98% 4. - - - + - 99% 5. - - - - + 89% 6. + + + + + 82%
4. Analisis  Spektrum  FTIR  Dengan Metode  Kemometrik  Menggunakan

## The Unscrambler
Pengelompokan lada hitam
menggunakan  analisis  komponen  utama untuk menampilkan hasil dalam bentuk plot score .  Semakin  dekat  suatu  sampel  dengan sampel  lainnya,  maka  semakin  tinggi kemiripan  antar  sampel  tersebut  (Miller,  & Miller,  2005).  Pada  penelitian  ini  dilakukan beberapa  percobaan  dengan  menggunakan berbagai  pilihan  pengolahan  antara  lain smoothing ,  normalisasi,  derivatif, baseline ,
SNV,  dan  kombinasi  dari  semua  pilihan pengolahan.  Tabel  3  menunjukkan  hasil grafik plot  score perlakuan  dengan beberapa opsi.
Pada  Tabel  3  semua  nilai  PC    dari hasil pemprosesan dan kombinasi lebih dari 70%.  Jika  penjumlahan  komponen  utama satu  PC  1  dan  dua  PC  2  lebih  besar  dari 70%  maka  hasil  diagram  komponen  utama menunjukkan  dua  dimensi  yang  baik.  Hasil PCA  dari  opsi baseline menghasilkan  nilai PCA  tertinggi  dan  dianalisis  dengan  data PCA dan analisis klaster.

## Pharmacoscript Volume 6 No. 1 Februari 2023
Variabel  PC  yang  dapat  menentukan seberapa jauh atau dekat plot satu sama lain, plot-plot tersebut membentuk kelompok dan menghasilkan plot score yang divisualisasikan dalam bentuk grafik seperti pada Tabel 4.
Tabel  4 . Nilai Eigenvalues dan  Proporsi Plot  Score dari  Masing-Masing
PC Variabel Eigenvalues Proporsi (%) PC-1 PC-2 PC-3 PC-4 PC-5 PC-6 PC-7 8,4924 0,4826 0,0587 0,0200 0,0075 0,0043 0,0011 94 5 1 0 0
0 0
Dengan mengamati Tabel 4, kita dapat melihat bahwa PC-1 memberikan persentase nilai  eigen  terbesar  dari  dibandingkan  PC yang  lainnya,  hal  ini  dapat  menunjukkan seberapa  besar  pengaruh  variabel  terhadap pembentukan  fitur  matriks  baru.  Nilainya adalah  8,4924  atau  94%  dari  total  variabel. Di  sisi  lain,  PC-2  memberikan  fraksi  nilai eigen  terbesar  kedua,  dengan  nilai  0,4826 atau 5%. Jumlah nilai eigen PC-1 dan PC-2 berjumlah  proporsi  kumulatif  99%,  dan pembuatan dua variabel baru (PC-1 dan PC- 2)  dapat  mewakili  99%  dari  semua  data yang dibuat.
Gambar  2. Hasil  Grafik Plot  Score PCA  Dengan  Pemrosesan    Menggunakan  Opsi Baseline.
Gambar 3. Hasil Cluster Analysis Buah Lada Hitam dari Beberapa Daerah di Indonesia Dilihat dari hasil PCA  yang diperoleh pada  Gambar  2,  letak  plot  terdekat ditunjukkan antara sampel Jawa Barat, Jawa Tengah,  Jawa  Timur  dan  Bali,  lalu  antara sampel Lampung, Sumatera Selatan, Bangka  Belitung  dan  Aceh,  dan  antara sampel dari Kalimantan Barat dan Sulawesi Tenggara.
Masing-masing  kelompok  daerah  ini termasuk  daerah  yang  berdekatan  secara geografis.  Pengelompokan  yang  didapatkan dari  PCA  memungkinkan  mendapatkan kesimpulan kandungan sampel yang memiliki  senyawa  kimia  utama  yang mungkin  mengandung  bahan  yang  paling mirip.
5. Analisis Klaster Buah Lada Hitam Analisis klaster bertujuan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan  fitur  diantara  sampel.  Analisis klaster  adalah  analisis  statistik  yang bertujuan  untuk  mengelompokkan  objek berdasarkan  kesamaan  fitur  di  antara mereka. Obyek-obyek tersebut dikelompokkan  menjadi  satu  atau  lebih kelompok  ( cluster )  sehingga  obyek-obyek di  dalam  suatu  kelompok  memperlihatkan kesamaan  satu  sama  lain.  Pada  Gambar  3, grafik  dendrogram  objek-objek  tersebut menunjukkan  bahwa  hasil  analisis  klaster pengikatan  penuh  sampel  lada  hitam  dibagi menjadi 3 klaster.

## Pharmacoscript Volume 6 No. 1 Februari 2023
Klaster  pertama  yang  dikelompokkan adalah sampel Jawa Barat dan Jawa Tengah diikuti sampel Jawa Timur dan Bali. Sampel Jawa  Barat  dan  Jawa  Tengah  memiliki memiliki  jarak  yang  relatif  kecil  atau  dapat diartikan  kedua  sampel  ini  memiliki kesamaan dari pola spektrum yang dihasilkan.    Klaster  kedua  yaitu    sampel Bangka  Belitung  dan  Aceh    yang  juga bergabung  dengan  sampel  Lampung  dan Sumatera  Selatan.  Terakhir,  yaitu  klaster ketiga  adalah  sampel  Sulawesi  Tenggara dan Kalimantan Barat digabungkan menjadi satu  kesatuan  dan  memiliki  jarak  yang relatif sama.

## KESIMPULAN
Berdasarkan
penelitian yang dilakukan, spektrum IR lada hitam Indonesia  menunjukkan  adanya  ikatan  O-H (alkohol), C-H (alkana), CH 3 (alifatik), C=O
(karbonil) dan C-O (alkohol). Hasil pengelompokan  PCA  menunjukkan  bahwa terdapat  tiga  kelompok  besar  yang  meliputi Kelompok  1  (Jawa  Barat,  Jawa  Tengah, Timur  dan  Bali).  Kelompok  2  (Lampung, Sumatera  Selatan,  Bangka  Belitung,  Aceh) dan  Kelompok  3  (Kalimantan  Barat, Sulawesi  Tenggara).  Berdasarkan  hasil analisis klaster, sampel Jawa Barat dan Jawa Tengah  menunjukkan  jarak  relatif  terkecil,
artinya  kedua  sampel  menunjukkan  tingkat kemiripan paling tinggi dibandingkan dengan sampel dari daerah lain, dan analisis klaster  analisi  juga  dapat  mengelompokkan sampel  menjadi  tiga  kelompok  besar  yang serupa dengan analisis PCA. Dapat disimpulkan metode analisis profil spektrum IR yang dikombinasikan dengan kemometrik dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  dan  membedakan  buah lada hitam berdasarkan asalnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  N.,  Fazal,  H.,  Abbasi,  B.  H.,
Farooq,  S.,  Ali,  M.,  &  Khan,  M.  A. (2012).  Biological  role  of  Piper nigrum  L.  (Black  Pepper):  A  review. Asian  Pacific  Journal  of  Tropical
Biomedicine ,
5, 1945-1953.
https://doi.org/10.1016/S2221- 1691(12)60524-3
Annisa,  S.  N.  (2021).  Literature  Review:
Efek  Kandungan  Lada  Hitam  (Piper Nigrum) terhadap Penurunan Tekanan Darah  pada  Tikus  Hipertensi. Journal
of
Bionursing , 3(1), 19-24.
https://doi.org/10.20884/1.bion.2021.3
.1.90
Barra,  I.,  Khiari,  L.,  Haefele,  S.  M.,
Sakrabani,  R.,  &  Kebede  F.  (2021). Optimizing  setup  of  scan  number  in
FTIR  spectroscopy  using  the  moment distance  index  and  PLS  regression: Application  to  soil  spectroscopy.
Scientific Reports , 11, 13358.
https://doi.org/10.1038/s41598-021- 92858-w Damanhouri, Z. A., & Ahmad, A. (2014). A review  on  therapeutic  potential  of Piper  nigrum  L.  (Black  Pepper):  The king  of  spices. Medicinal  &  Aromatic
Plants , 3, 161. https://doi.org/10.4172/2167- 0412.1000161
Direktorat  Jenderal  Perkebunan.  (2018).
Statistik perkebunan
Indonesia komoditas lada 2017 –  2019 .
Sekretariat Direktorat Jenderal
Perkebunan: Jakarta.
Gad, H. A., El-Ahmady, S. H., Abou-Shoer, M.  I.,  &  Al-Azizi,  M.  M.  (2012). Application of chemometrics in authentication  of  herbal  medicine.
Phytochemical Analysis , 24(1), 1-24.
Gorgani, L., Mohammadi, M., Najafpour, G.
D.,  &  Nikzad,  M.  (2017).  Piperine— the  bioactive  compound  of  black pepper:  from  isolation  to  medicinal formulations. Compr  Rev  Food  Sci Food Saf , 16, 124–140.
https://doi.org/10.1111/1541-
4337.12246
International  Pepper  Community.  (2013).
Report 41th pepper exporters meeting .
15th November 2013. Sarawak,
Malaysia.
Kementerian  Pertanian  Republik  Indonesia.
(2019). Produksi lada menurut provinsi  di  Indonesia,  2017-2021 . https://www.pertanian.go.id/home/ind ex.php?show=repo&fileNum=211 [diakses pada 6 Oktober 2022]
Lavine,  B.,  Almirall,  J.,  Muehlethaler,  C.,
Neumann, C., & Workman, J. (2020). Criteria for comparing infrared spectra –  A  review  of  the  forensic  and analytical chemistry literature.
Forensic  Chemistry ,  18,  100224. https://doi.org/10.1016/j.forc.2020.10 0224.
Miller,  J.  N.,  &  Miller,  J.  C.  (2005).
Statistics and chemometrics for analytical chemistry . Pearson Education.
Oliver,  K.  V.,  Maréchal,  A.,  &  Rich,  P.  R.
(2016).  Effects  of  the  hydration  state on  the  mid-infrared  spectra  of  urea and  creatinine  in  relation  to  urine analyses. Applied Spectroscopy , 70(6), 983-994.
https://doi.org/10.1177/000370281664
1282
Planinsek,  O.,  Planinsek,  D.,  Zega,  A.,
Breznik,  M.,  &  Srcic,  S.  (2006).

## Pharmacoscript Volume 6 No. 1 Februari 2023
Surface  analysis  of  powder  binary mixtures with ATR FTIR spectroscopy. International Journal of Pharmaceutics, 319(1-2), 13-19.
https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2006 .03.048
Purwakusumah,  E.D.,  Rafi,  M.,  Syafitri, D.U.,  Nurcholis,  W.,  Adzkiya,  Z.A.M.
2014.  Identifikasi  dan  Autentikasi  Jahe
Merah
Menggunakan Kombinasi Spektroskopi  FTIR  dan  Kemometrik.
Agritech , 34: 1-6
Risfaheri. (2012). Diversifikasi Produk Lada (Piper  nigrum  L.)  untuk  Peningkatan Nilai  Tambah. Buletin  Teknologi Pasca Panen Pertanian , 8(1), 12.
Sacharz,  J.,  Perez-Guaita,  D.,  Kansiz,  M.,
Nazeer,  S.  S.,  Weselucha-Birczynska, A.,  Petratos,  S.,  Wood,  B.  R.,  & Heraud, P. (2020). Empirical study on the  effects  of  acquisition  parameters for  FTIR  hyperspectral  imaging  of brain  tissue. Anal.  Methods ,  35.  doi:
10.1039/C9AY01200A.
Saha,  K.  C.,  Seal,  H.  P.,  &  Noor,  M.  A.
(2013).  Isolation  and  characterization of  piperine  from  the  fruits  of  black pepper  (Piper  nigrum). J.  Bangladesh
Agril. Univ ., 11(1), 11–16.
Scott,  I.  M.,  Jensen,  H.  R.,  Philogene,  B.  J. R., & Arnason, J. T. (2007). A Review of Piper
Spp. (Piperaceae): Phytochemistry,  Insecticidal  Activity, And Mode of Action. Phytochem Rev , 7, 65-75.
Sun, S., Chen, J., Zhou, Q., Lu, G., & Chan,
K. (2010). Application of mid-infrared spectroscopy  in  the  quality  control  of traditional  Chinese  medicines. Planta Medica , 76, 1987-1996.
Tripathi, A. K., Ray, A. K., & Mishra, S. K.
(2022).
Molecular and pharmacological aspects of piperine as a  potential  molecule  for  disease prevention and management: evidence from  clinical  trials. Beni-Suef  Univ  J Basic Appl Sci , 11, 16.
https://doi.org/10.1186/s43088-022-
00196-1
Widyati,  E.  (2006).  Penentuan  Adanya Senyawa Triterpenoid dan Uji Aktivitas  Biologis  Pada  Beberapa Spesies  Tanaman  Obat  Tradisional
Masyarakat Pedesaan Bengkulu.
Jurnal Gradien, Hal. 166-112.