p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Identifikasi Senyawa Boraks pada Bakso secara Non Destruktif Menggunakan Spektrum Inframerah Dekat dan Principle Component Analisys
Budiara Pahlawan 1 , Yunardi 2 , Agus A Munawar 3 , Friska Meirisa 4 , Hesti Meilina 5*
1 Program Studi Magister Teknik Kimia, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
3 Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Koresponden email : hesti.meilina@unsyiah.ac.id
Diterima: 5 Oktober 2020 Disetujui : 20 Oktober 2020

## Abstract
The  combination  of  Near  Infrared  (NIR)  Spectroscopy  and  multivariate  analysis  using  Principle Component Analysis (PCA) was developed to detect the presence of borax in meatballs. The conventional analysis  used  to  detect  the  presence  of  borax  has  been  considered  inefficient  because  it  is  only  able  to qualify  for  the  presence  of  borax,  but  cannot  determine  the  dose  of  borax  used.  This  study  aimed  to identify  the  presence  of  borax  in  meatballs  using  NIR  Spectroscopy  in  the  1000-2500  nm  range  and maximize  PCA  performance  by  combining  MSC  and  SNV  pre-treatment  with Savitzky  Golay second derivative. The results showed that the identification of borax can occur at a wavelength of 1800 - 2500 nm, which is indicated by vibrations at a wavelength of 1865 nm with the atomic structure of C-Cl and the combination of pre-treatment of the second derivative of Savitzky Golay also successful for grouping the data to be better.
Keyword: Borax, Meatballs, MSC, NIR Spectroscopy, PCA, SNV

## Abstrak
Kombinasi NIR  Spectroscopy dan analisis  multivariat  menggunakan Principle  Component  Analysis (PCA) dikembangkan  untuk  mendeteksi  keberadaan  boraks  yang  terdapat  di  dalam  makanan  bakso. Analisis  secara  konvensional  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  keberadaan  boraks  di  dalam  makanan selama ini dianggap masih belum efisien karena hanya mampu untuk mengkualifikasi keberadaan boraks, namun  tidak  dapat  menentukan  dosis  boraks  yang  digunakan.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk mengindentifikasi  keberadaan  boraks  yang  terdapat  pada  bakso  menggunakan  NIR Spectroscopy pada rentang  panjang  gelombang  1000–2500  nm  dan  memaksimalkan  kinerja  PCA  dengan  cara mengkombinasikan pre-treatment MSC  dan  SNV  dengan  turunan  kedua Savitzky  Golay .  Dari  hasil penelitian menunjukkan bahwa identifikasi boraks dapat terjadi pada panjang gelombang 1800 – 2500 nm yang  ditandai  adanya  getaran  pada  panjang  gelombang  1865  nm  dengan  struktur  atom  C-Cl  dan kombinasi pre-treatment turunan kedua Savitzky Golay juga berhasil mengelompokkan data menjadi lebih baik.
Kata kunci : Boraks, Bakso, MSC, NIR Spectroscopy, PCA, SNV

## 1. Pendahuluan
Boraks  merupakan  salah  satu  bahan  kimia  yang  umumnya  digunakan  dalam  pembuatan  deterjen, pembasmi  serangga,  dan  pengawet  kayu.  Namun  saat  ini  banyak  industri  rumah  tangga  yang menggunakan boraks sebagai bahan tambahan pada olahan bahan makanan yang mereka produksi seperti bakso,  mie  basah,  tahu  dan  siomay.  Penggunaan  boraks  sebagai  tambahan  pada  olahan  makanan  telah dilarang  oleh  pemerintah  dan  tercantum  dalam  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  No. 722/MenKes/per/IX/88  dengan  pernyataan  bahwa  salah  satu  bahan  tambahan  pada  makanan  yang dilarang adalah boraks [1].
Penggunaan boraks pada makanan dapat mengakibatkan timbulnya  kerusakan  didalam organ tubuh seperti,  merusak  organ  pusat  syaraf,  ginjal,  testis,  dan  kerusakan  hati  apabila  dikonsumsi  secara  terus menerus.  Mengkonsumsi  boraks  dengan  dosis  yang  tinggi  juga  akan  berakibat  fatal  pada  organ  tubuh, dimana  dosis  fatal  yang  dapat  dikonsumsi  oleh  orang  desawa  adalah  15-20  gram  dan  untuk  anak-anak adalah 6 gram [2].
Penggunaan  kertas  kunyit  dan  tusuk  gigi  untuk  mengindentifikasi  kandungan  boraks  pada makanan. Metode ini umumnya digunakan karena murah, mudah, dan dapat dilakukan langsung ditempat ( on-site )  [3]  namun  metode  ini  belum  dapat  digunakan  untuk  menghitung  berapa  banyak  boraks  yang
berada  dalam  bakso.  Pengembangan  penggunaan  Spektrofotometri  UV-VIS  telah  berhasil  dilakukan untuk  menentukan  konsentrasi  boraks  yang  terdapat  pada  bahan  makanan.  Namun,  adanya  penggunaan bahan kimia menjadikan metode ini kurang efisien dan membutuhkan waktu untuk preparasi [4].
Pada  beberapa  tahun  terakhir  penggunaan Near  Infrared  (NIR)  Spectroscopy telah  banyak dikembangkan untuk mendeteksi komposisi bahan yang terdapat di dalam makanan dengan mudah, cepat dan akurat. Kombinasi NIRS Spectroscopy dan Chemometrics menjadikan metode ini menjadi salah satu metode alternatif yang dapat digunakan untuk pengawasan dan keamanan pangan yang beredar di pasar. Kombinasi kedua metode ini telah dilakukan untuk mendeteksi adanya kandungan babi yang terdapat di dalam  bakso  [5],  mengevaluasi  kualitas  produk  perikanan  dan  juga  telah  dikembangkan  untuk autentifikasi  kehalalan  pada  bahan  makanan  [6]–[10].  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengindentifikasi  boraks  yang  terdapat  pada  bakso  menggunakan NIR  Spectroscopy yang dikombinasikan  dengan  analisis  multivariat Principle  Compenet  Analysis (PCA)  dan  pemilihan pre- treatment yang  tepat  sehingga  dihasilkan  model  analisis  kualitatif  tanpa  supervisi  untuk  menemukan perbedaan antara bakso yang mengandung boraks dan tanpa boraks.

## 2. Metode Penelitian

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  bulan  Agustus  2018  sampai  September  2019  di  Laboratorium  Bioproses yang  digunakan  untuk  proses  persiapan  sampel,  Laboratorium  Teknik  Lingkungan  dan  Laboratorium Pertanian  untuk  melakukan  analisis  sampel  yang  telah  disiapkan.  Ketiga  Laboratorium  ini  berada  di Jurusan Teknik Kimia dan Jurusan Pertanian Universitas Syiah Kuala.

## Preparasi Sampel
Penelitian ini menggunakan sampel bakso artifisial yang terbuat dari daging ayam dengan  variasi konsentrasi boraks (0,5 g; 1 g; 1,5 g; 2 g; 2,5 g, dan 3 g) untuk setiap 60 g bakso. Adonan bakso yang telah dicampurkan boraks kemudian dicetak dan direbus.

## Akuisisi spektrum
Pengukuran  spektrum  bakso  dilakukan  pada  rentang  panjang  gelombang  1000-2500  nm menggunakan alat FT-IR IPTEK T 1516. Sampel bakso yang digunakan sebanyak 7 sampel (berdasarkan konsentrasi) dimana pengambilan spektrum dilakukan pada 4 titik, yaitu bagian depan, belakang, kanan, dan  kiri  untuk  setiap  sampel  dimana  untuk  setiap  titik  dilakukan  3  kali  pengulangan pengukuran/ scanning .  Total  jumlah  spektrum  yang  menjadi  database  untuk  analisis  selanjutnya  adalah sebanyak  84  spektra.  Hasil  akuisisi  spektrum  disimpan  dengan  3  bentuk  file,  yaitu  *.SPA.,  *.JDX,  dan *.CSV.  Data  absorbansi  diperoleh  dengan  cara  mentransformasikan  nilai  reflektan/pantulan  kedalam bentuk  log  (1/R)  yang  diperoleh  menggunakan Unsclamber  Software  ®  X  version  10.1. Untuk mengidentifikasi  kandungan  boraks  yang  ditambahkan  pada  bakso,  digunakan  metode Principal Component  Analysis (PCA)  sebagai  metode unsupervised  classification untuk  mengidentifikasi  dan mengelompokkan data berdasarkan akuisisi spektrum yang telah dilakukan. PCA menggunakan prosedur matematis yang mengubah seperangkat variabel respons yang mungkin berkorelasi menjadi serangkaian variabel baru yang tidak berkorelasi.

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## Fitur spektrum sampel bakso yang mengandung boraks dan tanpa boraks
Koreksi  spektrum  bakso  yang  mengandung  boraks  dengan  absorbansi  yang  ditransformasikan menjadi  %  transmitan  dapat  dilihat  pada Gambar  1 .  Akuisisi  spektrum  dilakukan  pada  panjang gelombang  1000  –  2500  nm,  tanpa  adanya  proses pre-treatment yang  dilakukan  menjadikan  spektrum memilki banyak kesalahan, kebisingan, gangguan, dan menjadikan spektrum saling tumpang tindih.
2600 2400 2200 2000
1800 1600 1400 1200 1000 1390 1132 1328 1709 1753 1865 2013 2235 % T ra nsmi ta nce Wavelength (nm) B0 B1 B2 B3 B4 B5 B6 2376
Gambar 1. Spectrum dari sampel bakso yang mengandung boraks dan tanpa adanya boraks Ket: Kandungan boraks (B0= 0 gr; B1= 1,5 gr; B2= 1 gr; B3= 1,5 gr; B4= 2 gr; B5= 2,5 gr; B6= 3 gr) Sumber: Hasil penelitian, 2019
Gambar  1 menunjukkan  bahwa  adanya  getaran  yang  mempresentasikan  ikatan  senyawa  kimia yang  terdapat  pada  spektrum,  hal  ini  terjadi  karena  adanya  cahaya  yang  melewati  sampel  sehingga memberikan  suatu  reaksi  terhadap  sampel  yang  digunakan  [11].  Perbedaan  nilai  absorbansi  ditemukan dengan sembilan daerah yang memilki karakteristik pada puncak spektrum seperti terlihat pada Gambar 1 . Dimana pada peak 1132 nm terjadi peregangan nada kedua C-H, peak 1328 nm dan peak 1320 terjadi kombinasi peregangan C-H [12].
Getaran  pada  nada  pertama  C-H  juga  terdapat  pada peak 1709  nm  dan  1753  nm  yang  masing- masing menandakan adanya stuktur senyawa CH 3 dan aromatik [13][14]. Pada peak 1865 terjadi getaran peregangan  nada  yang  menandakan  adanya  stuktur  atom  C-Cl  yang  merupakan  jenis  bahan  kimia Chlorinated  hydrocarbons [14] . Bahan  ini  merupakan  salah  satu  senyawa  insektisida  yang  merupakan salah satu bahan yang juga digunakan untuk pembasmi serangga. Kombinasi peregangan atom N-H/ C=O terjadi pada peak 2013 nm dengan struktur spektum getaran NH dan amida 1. Pada peak 2235 nm muncul serapan atom CHO dan pada peak 2376 nm merupakan getaran yang muncul karena peregangan atom C- H serta kombinasi peregangan atom C-C yaitu jenis senyawa yang mengandung lipids [14].

## Principal Component Analysis (PCA)
Analisis boraks pada sampel bakso menggunakan PCA tanpa menggunakan pre-treatment berhasil mengelompokkan  data  dengan  baik  seperti  yang  terlihat  pada Gambar  2a dengan  total  varian  yang didapatkan sebesar 100 %. Penggunaan PCA sebagai metode analisa boraks pada sampel bakso mampu mengklasifikasikan boraks dengan baik dimana besar varian yang diberikan pada PC1 sebesar 100% dan PC2 0%. Pada kondisi ini PC2 tidak memberikan informasi atau keberadaan boraks pada sampel bakso yang digunakan.
Gambar 2 . Klasifikasi kandungan boraks pada sampel bakso menggunakan PCA: (a) raw data, (b) pre-treatment MSC, and (c) pre-treatment SNV Sumber: Hasil penelitian, 2019 .
Analisis Spektrum menggunakan PCA dengan Multiple scatter Correction (MSC) yang digunakan sebagai pre-treatment berhasil  mengelompokkan  data  pada  sampel  bakso  seperti  yang  disajikan  pada Gambar 2b dengan varian yang diberikan pada PC1 adalah 99% dan PC2 adalah 1%.  Metode analisa ini dianggap berhasil diterapkan sebgai metode analisis untuk mengkualifikasikan adanya kandungan boraks pada  sampel  bakso.  Analisis  spektrum  menggunakan  PCA  dengan  SNV  sebagai pre-treatment memberikan hasil yang baik dimana nilai varian yang diberikan sebesar 99% dan 1 % pada PC1 dan PC2.
Analisis  beban  pada  PCA  sangat  penting  untuk  dilakukan,  karena  mampu  menunjukkan  panjang gelombang  atau  daerah  spesifik  dalam  kisaran  NIR  terkait  dengan  variabelitas yang  diamati  dalam  plot skor PCA. Perbedaan yang jelas antara beban di PC1 dan PC2 diamati, dimana hasil menunjukkan bahwa informasi  spektral  yang  berbeda  mungkin  terkait  dengan  jaringan  yang  berbeda  atau  kombinasi  sampel yang dianalisis [13]. Faktor analisis yang digunakan untuk melihat variabel baru dalam jumlah yang lebih kecil dapat dilakukan menggunakan PCA sebagai dasar, serta memberikan perbedaan antara konsentrasi satu dan konsentrasi yang lainnya. Hasil dari PCA membuktikan bahwa NIRS mampu mengelompokkan data berdasarkan tingkat konsentrasi boraks yang ada pada sampel bakso [15].
PCA  adalah  salah  satu  dari  banyaknya  metode  analisis  yang  digunakan  untuk  menemukan hubungan  mendasar antara  penanda  biologis  dan  kimia  dari jumlah  besar  data set.  Selama  proses  PCA, untuk  mendefinisikan  variabel-variabel  yang  hanya  berguna  untuk  mendeteksi  pemalsuan  dalam  bahan makanan  atau  untuk  mengurangi  data  set  yang  menggunakan  variabel  relevan  sangat  penting  untuk digunakan.  Secara  statistik  penggunaan  PCA  dilakukan  untuk  membentuk  pemalsuan  sidik  jari  atau disebut juga dengan pengurangan dimensi [16].
Pada Gambar 3 disajikan penggunaan PCA dengan kombinasi pre-treatment antara MSC dengan turunan  kedua  dan  SNV  dengan  turunan    kedua  dari Savitky-Golay .  Dari  gambar  tersebut  untuk memisahkan sampel bakso yang menggunakan boraks dan sampel bakso tanpa ada boraks terlihat sangat jelas. Namun, dari kedua kombinasi pre-treatment menunjukkan total varian yang diberikan hanya 61% dimana pada PC1 sebanyak 52% dan pada PC2 sebanyak 9%.
Gambar 3. Klasifikasi kandungan boraks pada sampel bakso dengan kombinasi pre-treatment (a), kombinasi pre- treatment MSC dan 2 nd Derrivative by savitky-golay ( b) kombinasi pre-treatment SNV dan 2 nd Derrivative by Savitzky-Golay Sumber: Hasil penelitian, 2019 . Dari Gambar 3 menjelaskan tentang penggunaan kombinasi dari pre-treatment MSC dengan 2nd Derrivarive  Savitky-Golay dan  SNV  dengan 2nd  Derrivarive  Savitky-Golay .  Dari  hasil  kombinasi pre- treatment yang digunakan menjelaskan bahwa hasil klasifikasi dari identitas borak yang terdapat didalam bakso menjadi lebih baik karena bakso tanpa penggunaan boraks berada dalam satu kelompok tersendiri. Dari hasil uji PCA ini juga memberikan total varian sebesar 61% dan dapat dinyatakan bahwa pengujian ini memberikan hasil yang cukup baik.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa dengan adanya pre-treatment yang dilakukan terhadap akuisisi spektrum pada sampel bakso yang mengandung boraks mampu meningkatkan tampilan spektrum. Pada metode analisa menggunakan PCA dengan raw data dan penggunaan pre-treatment MSC dan SNV masih memiliki  kemiripan yang sangat jelas. Namun dengan adanya  kombinasi pre-treatment yang dilakukan antara MSC dengan 2 nd Derrivative dan SNV dengan 2 nd Derrivative mampu menyajikan perbedaan yang lebih signifikan anatar sampel bakso yang mangandung boraks dan tanpa adanya boraks.

## 5. Referensi
[1]  A.  F.  Medya  Ayunda  Fitri,  Yulia  Tri  Rahkadima,  Trisna  Kumala  Dhaniswara,  Qurrota  A’yuni, “Identifikasi  Makanan  Yang  Mengandung  Boraks  Dengan  Menggunakan  Kunyit  Di  Desa Bulusidokare, Kecamatan Sidoarjo, Kabupaten Sidoarjo,” J. Sci. Soc. Dev. , vol. 1, no. 1, pp. 9–15, 2018.
[2]  R.  A.  I  Nyoman  Trias  Suadnyana,  Resti  Arania,  “Perbedaan  pengaruh  pemberian  boraks  dengan dosis  bertingkat  terhadap  gambaran  histopatologi  organ  ginjal  tikus  putih  jantan  (,” J.  Ilmu KedoJkteran dan Kesehat. , vol. 1, no. 1, pp. 112–118, 2014.
[3]  S. A. Warni, “Analisis Boraks Pada Bakso Daging Sapi C Dan D Yang Dijual Di Daerah Lakarsantri Surabaya  Menggunakan  Spektrofotometri,” J.  Ilm.  Mhs.  Univ.  Surabaya ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  1–10, 2013.
[4]  E.  Kurniawati,  A.  Rohman,  and  K.  Triyana,  “Analysis  of  lard  in  meatball  broth  using  Fourier transform infrared spectroscopy and chemometrics,” MESC , vol. 96, no. 1, pp. 94–98, 2014.
[5]  B.  Kuswandi,  K.  A.  Cendekiawan,  N.  Kristiningrum,  and  M.  Ahmad,  “Pork  adulteration  in commercial  meatballs  determined  by  chemometric  analysis  of  NIR  Spectra,” J.  Food  Meas. Charact. , pp. 313–323, 2015.
[6]  A.  K.  H.  B.  A.  Hakim,  “Identifikasi  Pola  Khas  Spektra  Infra  Merah  Protein  Kulit,  Kikil  Dan Rambak Babi Dan Sapi,” 2011.
[7]  A.  Rohman  and  Y.  B.  Che  Man,  “Analysis  of  Pig  Derivatives  for  Halal  Authentication  Studies,” Food Rev. Int. , vol. 28, no. 1, pp. 97–112, 2012.
[8]  M.  Gishen  and  D.  Cozzolino,  “Feasibility  study  on  the  potential  of  visible  and  near  infrared reflectance spectroscopy to measure alpaca fibre characteristics,” no. January 2014, 2007.
[9]  N.  A.  Karim  and  I.  I.  Muhamad,  “Detection  Methods  and  Advancement  in  Analysis  of  Food  and Beverages: A Short Review on Adulteration and Halal Authentication,” no. June, 2018.
[10]  K. A. Cendekiawan, B. Kuswandi, and N. Kristiningrum, “Deteksi Daging Babi pada Sampel Bakso Menggunakan  Metode  Near  Infra  Red  (NIR)  dan  Kemometrik  sebagai  Verifikasi  Kehalalan (Detection  of  Pork  in  Beef  Meatball  Sample  using  Near  Infra  Red  and  Chemometrics  as  Halal Verification),” Pustaka Kesehat. , vol. 3, no. Vol 3, No 1 (2015), pp. 34–38, 2015.
[11]  B. G. Osborne, “Near-infrared Spectroscopy in Food Analysis,” pp. 1–14, 2006.
[12]  Metrohm  AG,  “NIR  Spectroscopy  ‘A  guide  to  near-infrared  spectroscopic  analysis  of  industrial manufacturing processes,’” CH-9101 Herisau, Switzerland. 8.108.5026EN , 2013.
[13]  J. J. Roberts, J. C. Motin, D. Swain, and D. Cozzolino, “Research Article A Feasibility Study on the Potential  Use  of  Near  Infrared  Reflectance  Spectroscopy  to  Analyze  Meat  in  Live  Animals : Discrimination of Muscles,” vol. 2017, 2017.
[14]  J. Workman and L. Weyer, Practical Guide to Interpretive Near-Infrared Spectroscopy , 13: 978-1. United States of America, 2008.
[15]  I. and M. M. F Yuwita, “Non-destructive Evaluation of Fat Content of Coffee Beans Solok Radjo Using Near Infrared Spectroscopy Non-destructive Evaluation of Fat Content of Coffee Beans Solok Radjo Using Near Infrared Spectroscopy,” pp. 0–7, 2019.
[16]  L. L. and D. B. K. P Putnik1, D Granato2, A Gomes Da Cruz3, O Ye Rodionova4, A Pomerantsev4, G  Rocchetti5,  “Trends  in  chemometrics  and  meat  products  Trends  in  chemometrics  and  meat products,” 2019.