## DETERMINASI DAN ANALISIS FINGER PRINT
TANAMAN MURBEI ( Morus alba Lour) SEBAGAI BAHAN BAKU OBAT

## TRADISIONAL DENGAN METODE SPEKTROSKOPI FT-IR DAN KEMOMETRIK
Abd.Halim Umar 1) , Reny Syahruni 1) , Asril Burhan 1) , Fadillah Maryam 1) , Astuti Amin 2) , Marwati 2) , Lisa Rassang Masero 2)
1) Akademi Farmasi Kebangsaan Makassar
2) Sekolah Tinggi Ilmu Farmasi Makassar

## ABSTRACT
Mulberry  (Morus  albaLour)  is  amedicinal  plant  that  is  widely  grown  and  used  as  medicine  in Indonesia. Composition chemistry contained in the drug of nature is one composition complex, can be determined by using a spectroscopic methods. This study to determination origin mulberry that comes from some areas as information and quality control using a method Fourier TransformInfra- Red  Spectroscopy  (FT-IR)  and  chemometrick.  FT-IR  analysis  of  mulberry  (Morus  albaLour)  that grow in different places in geography, obtained results are relatively similar spectrum of 9 types of the  samples.  FT-IR  measure  ments  combined  with  chemometrick.  Group  1  (Cendana),  group  2 (Baraka and Palangga), group 3 (Kalambe 'and Cina), Group 4 (Tikala and Bori), group 5 (Lemo) and group 6 (Solie).

## Key words : Mulberry, FT-IR, PCA, Chemometrick

## ABSTRAK
Murbei (Morus alba Lour) merupakan salah satu tanaman obat yang banyak tumbuh dan digunakan sebagai  obat  tradisional  di  Indonesia.  Komposisi  kimia  yang  terkandung  dalam  obat  bahan  alam merupakan  suatu  komposisi  yang  kompleks,  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  metode spektroskopi.  Penelitian  ini  untuk  mendeterminasikan  asal  murbei  yang  berasal  dari  beberapa daerah sebagai informasi dan kendali mutu dengan menggunakan  metode Fourier Transform-Infra Red  Spectroscopy  (FT-IR)  dan  kemometrik.  Analisis  FT-IR  tanaman  murbei  (Morus  alba  Lour), diperoleh hasil spektrum yang relatif sama dari 9 jenis sampel dari daerah yang berbeda. Spektrum FT-IR yang diperoleh dikombinasikan dengan metode kemometrik menggunakan program Minitab versi  16  dan  The  Unscrambler ® 9.7.  Hasil  pengelompokan  yaitu,    Kelompok  1  (Cendana), Kelompok  2  (Baraka  dan  Palangga),  Kelompok  3  (Kalambe’  dan  Cina),  Kelompok  4  (Tikala  dan Bori), Kelompok 5 (Lemo) dan Kelompok 6 (Solie).
Kata kunci : Murbei, FT-IR, Kemometrik

## PENDAHULUAN
Indonesia terkenal dengan kekayaan alam yang memiliki berbagai jenis tumbuhan yang berkhasiat sebagai  obat  dan  dimanfaatkan  oleh masyarakat  sebagai  obat  tradisional. Obat  tradisioanal  telah  dikenal  dan telah  digunakan  secara  turun  temurun oleh  masyarakat  Indonesia.  Pada zaman  dahulu  masyarakat  mengenal dan  memakai  tumbuhan  sebagai  salah satu  upaya  dalam  penanggulangan masalah  kesehatan  yang  dihadapinya. Oleh  karena  itu  dilakukan  penelitian dan pengujian tumbuhan obat mengenai  komponen  aktifnya  (Haris, 2011).
Tanaman murbei  ( M. alba Lour) merupakan  salah  satu  jenis  tanaman yang  berkhasiat  obat.  Daun  murbei dapat  digunakan  untuk  obat  batuk, salesma,  demam,  hipertensi.  Ekstrak etanol  daun  murbei  mengandung quersetin  dan  anthosianin.  Kedua macam  senyawa  tersebut  termasuk dalam  kelompok  glikosida  flavonoid.
Glikosida flavonoid merupakan senyawa  fenol  yang  berperan  sebagai koagulator  protein.  Mengingat  akan pentingnya peranan senyawa
tumbuhan  dalam  pengembangan  obat yang berbasis bahan  alam,  maka perlu dilakukan  penelitian  yang  mengarah pada  deferensiansi  asal  geografis bahan  baku  dari  suatu  tumbuhan (Dwidjoseputro, 1994).
Sehingga  pada  penelitian  ini, determinasi  menggunakan  bahan  baku murbei dengan metode analisis spektroskopi dan kemometrik. Spektroskopi  FT-IR  dapat  mengukur secara cepat sampel tanpa merusak dan mampu menganalisis beberapa komponen secara serentak. Penggunaan  FT-IR  dalam  analisis tumbuhan masih terbatas karena matriks  dan  spektrum  yang  dihasilkan cukup  kompleks.  Spektrum finger print
FT-IR yang dihasilkan merupakan informasi data yang sangat kompleks sehingga dapat
menggambarkan  secara  menyeluruh karakteristik  kimia  suatu  sampel. Perubahan yang terjadi pada posisi pita dan  intensitasnya  dalam  spektrum  FT- IR akan berhubungan dengan perubahan  komposisi  kimia  dalam suatu sampel. Oleh karena itu, spektrum  FT-IR  dapat  digunakan untuk  membedakan  tumbuhan  yang satu  dengan  yang  lainnya  walaupun komposisi  senyawa  kimianya  belum diketahui  secara  pasti  (Sun et  al ., 2010).
Metode  kemometrik  digunakan untuk  menemukan  korelasi  statistika yang  telah  diketahui  dari  sampel. Dukungan  kemometrik  memperluas potensi  spektroskopi  FT-IR  sebagai metode  alternatif  untuk  menganalisis komponen tumbuhan. Penggunaan data  spektrum  pada  kisaran  tertentu dapat  meningkatkan  hasil  analisis
kemometrik  (Vazquez et  al., 2000). Metode  analisis  ini  dikembangkan dengan  memanfaatkan  informasi  pola finger print yang bersifat khas, sebagai variabel yang mempengaruhi penampakan  kimiawi  sampel  seperti aktivitas hayati dan konsentrasi  (Wold
et al ., 2001).
Aplikasi  kombinasi  spektrum FT-IR  dengan  metode  kemometrik telah  banyak  digunakan  di  antaranya model  klasifikasi  asal  daerah  meniran
(Dharmaraj et  al .,  2006),  kadar senyawa  atau  golongan  senyawa  aktif tumbuhan  obat  (Rohaeti et  al .,  2006),
metode deteksi pemalsuan atau diskriminasi  bahan  baku  pangan  atau obat  herbal  (Liu et  al .,  2008),  serta prediksi  kapasitas  antioksidan  total pada  minuman  anggur  (Versari et  al ., 2010).  Pemakaian  yang  luas  tersebut karena  teknik  ini  memberikan  hasil yang cukup teliti dan akurat.

## METODE PENELITIAN
Alat dan Bahan Alat-alat yang digunakan dalam  penelitian  ini  antara  lain  alat pembuat  pellet,  spektrofotometer  FT-
IR,  mortal  dan  timbangan.  Alat rekayasa perangkat lunak yang
digunakan yaitu seperangkat komputer merk Acer ® dengan spesifikasi sebagai berikut  : system  processor  intel (R) atom  (TM)  CPU  N550  @  1.50GHz 1.50  GHz,  memory  (RAM)  1.00  GB, system  type 32-bit operating  system
dan  perangkat  lunak  yang  digunakan yaitu  program  Minitab  versi  16  dan The Unscrambler ® 9.7.
Bahan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  serbuk  simplisia daun murbei, serbuk KBr.

## Pengambilan Sampel
Sampel  diambil  daribeberapa tempat  di  daerah  Sulawesi  Selatan yaitu:  Bori’,  Solie,  Baraka,  Cendana, Kalambe’,  Lemo,  Cina,  Palangga  dan Tikala
Pengumpulan Sampel Sampel penelitian yang digunakan  adalah  daun  murbei  yang diperoleh  dari  beberapa  tempat  di daerah Sulawesi Selatan.

## Sortasi Basah
Sortasi  dilakukan  terhadap  tanah dan  kerikil,  rumput-rumputan,  bagian tanaman  lain  atau  bagian  lain  dari tanaman  yang  tidak  digunakan  dan bagian tanaman yang rusak.
Pencucian Pencucian dilakukan untuk menghilangkan  tanah  dan  pengotor lainnya  yang  melekat  pada  bahan simplisia. Pencucian dilakukan dengan air  bersih  yang  mengalir  yang  terdiri dari air PAM dan sumur.
Perajangan
Perajangan bahan simplisia dilakukan  dengan  memotong  kecil- kecil secara melintang untuk mempermudah proses pengeringan.

## Pengeringan
Pengeringan  dilakukan  untuk mendapatkan  simplisia  yang  tidak mudah rusak, sehingga dapat disimpan untuk  jangka  waktu  lebih  lama. Pengeringan dilakukan di dalam lemari pengering.
Sortasi Kering Sortasi setelah pengeringan merupakan tahap akhir dari pembuatan simplisia yang bertujuan untuk memisahkan benda-benda asing seperti bagian-bagian  tanaman  yang  tidak diinginkan  dan  pengotor  lain  yang masih  ada  atau  tertinggal  pada simplisia kering.

## Preparasi Sampel
Sampel  daun  murbei  yang  telah dihaluskan  ditimbang  sebanyak  0,02 mg  dan  KBr  sebanyak  0,2  mg. Masing-masing  dibuat  satu  ulangan, kemudian KBr dan sampel yang sudah ditimbang  dimasukkan  ke  dalam mortal. Campurkan dengan baik
hingga  seragam  dengan  cepat  karena
KBr  dapat  pula  menyerap  air.  Hal  ini dapat  menyebabkan  saat  mengempa tidak  akan  menghasilkan  pellet  yang baik.  Sampel  dan  KBr  yang  telah dicampur  dimasukkan  ke  dalam  alat pembuat pellet. Proses ini berlangsung selama  10  menit  kemudian  pellet dimasukan ke dalam wadah sampel.
Pengukuran Sampel
dengan
Spektrofotometer FT-IR Sampel  dalam  bentuk  pellet kemudian  diukur  degan  menggunakan spektrofotometer FT-IR, spektra kemudian disimpan dengan menggunakan  nama  yang  sesuai.  Data hasil pengukuran diolah dengan menggunakan metode kemometrik dengan menggunakan program Minitab Versi 16 dan The Unscrambler ® 9.7

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis spektra ft-ir disajikan dalam gambar 1 berikut:
Gambar 1. Spektra  FT-IR  Murbei dari  daerah  Baraka,  Bori, Cendana,  Palangga,  Lemo, Kalambe’,  Solie,  Cina  dan Tikala
Spektroskopi  FT-IR  merupakan suatu  teknik  analisis  yang  cepat, sederhana  dan  non-destruktif  dengan seluruh sifat kimia dalam sampel dapat ditelusuri  dan  dimunculkan  pada spektra  FT-IR.  Profil  spektrum  FT-IR murbei  yang  digunakan  memberikan pola  yang  sangat  identik  satu  sama lainnya  terkecuali  nilai  absorbans  tiap spektrum  yang  menandakan  bahwa senyawa kimia yang dikandung hampir sama  hanya  berbeda  pada  kadarnya. Pengujian  FT-IR  dilakukan  pada simplisia murbei. Setiap objek pengamatan  tersebut  diukur  sebanyak 9  kali  pengukuran  menggunakan spektrofotometer FT-IR sehingga diperoleh  9  spektrum  untuk  tiap sampel. Berdasarkan analisis dengan instrument  FT-IR,  diperoleh  beberapa puncak  absorbansi,  pada  bilangan gelombang  3352,26  cm -1 dari  daerah Bori’;  3365,78  cm -1 dari  daerah Cendana,  Cina,  Baraka;  3390,86  cm -1 dari  daerah  Kalambe’,  Solie;  2926,01 cm -1 dari daerah Tikala; 3367,71  cm -1 dari  daerah  Lemo;  3363,86  cm -1 dari daerah. Palangga menunjukkan adanya gugus N-H sretch (1 0 , 2 0 amines,amides). Puncak absorbansi pada
bilangan  gelombang 2926,01 cm -1 dari daerah Bori’, Kalambe’, Baraka, Lemo dan  Palangga;  2924,09  cm -1 .  Dari daerah  Cendana,  Solie  dan  Cina; 2862,36  cm -1 dari  daerah  Tikala
menunjukkan  adanya  gugus  C-H stretch  (alkanes).  Puncak  bilangan absorbansi  pada  bilangan  gelombang 2389,80  cm -1 dari  daerah  Bori’, Cendana,  Tikala,  Kalambe’,  Baraka dan  Palangga;  2391,73  cm -1 dari daerah Solie; 2306,86 cm -1 dari daerah Bone  dan  Lemo  menunjukkan  adanya gugus H-C=O:C-H stretch (aldehida).
Puncak bilangan absorbansi pada bilangan gelombang 1894,10 cm -1 dari daerah  Bori’,  Cina,  dan  Kalambe’; 1951,96  cm -1 dari  daerah  Cina menunjukkan  adanya  gugus  –C≡C- stretch  (alkanes).  Puncak  bilangan absorbansi  pada  bilangan  gelombang 1730,15  cm -1 dari  daerah  Bori’,
Cendana,
Baraka, dan Lemo menunjukkan  adanya  gugus  C=O stretch (α,β unsaturated esters).
Puncak bilangan absorbansi pada bilangan  gelombang 1651,07 cm -1 dari daerah  Bori’,  Baraka,  Kalambe’, Lemo, dan Palangga; 1951,96 cm -1 dari daerah  Cina  menunjukkan  adanya gugus –C=C- stretch (alkanes). Puncak bilangan  absorbansi  pada  bilangan gelombang  1548,84  cm -1 dari  daerah Bori’,  Cendana,  Solie,  Tikala,  Duri, Lemo,  Palangga;  1550,77  cm -1 dari daerah Kalambe’ menunjukkan adanya gugus  N-O  stretch  (asymmetric). Puncak  bilangan  absorbansi  pada bilangan gelombang 1442,75 cm -1 dari daerah Bori’; 1421,54 cm -1 dari daerah Cendara, Solie, Baraka,  dan Palangga; 1423,37  cm -1 dari  daerah  Cina;
1444,68  cm -1 dari  daerah  Tikala;
1409,96  cm -1 dari  daerah  Lemo menunjukkan  adanya  gugus  C-H  bend (alkana).  Puncak  bilangan  absorbansi pada bilangan gelombang 1323,17 cm - 1 dari daerah Bori’, Tikala, Kalambe’,Baraka, Lemo dan Palangga;  1325,10  cm -1 dari  daerah Baraka,  Solie  dan  Cina  menunjukkan adanya  gugus  C-N  stretch  (aromatic amines).
Puncak bilangan absorbansi pada bilangan gelombang 1246,06 cm -1 dari daerah  Bori’,  Cina,Tikala,  Kalambe’; 1242,16  cm -1 dari  daerah  Solie;
1244,09  cm -1 dari  daerah  Baraka, Palangga;  1247,94  cm -1 dari  daerah Lemo menunjukkan adanya gugus C-N stretch  (aliphatic  amines).  Puncak bilangan  absorbansi  pada  bilangan gelombang  771,53  cm -1 dari  daerah Bori’,  Tikala,  Lemo;  767,67  cm -1 dari daerah  Solie;  769,60  dari  daerah  Cina dan Palangga; 773,46 cm -1 dari daerah Kalambe’dan  Baraka  menunjukkan adanya  gugus  C-Cl  stretch  (alkyl halides).
Puncak bilangan absorbansi pada bilangan gelombang 1242,16 cm -1 dari daerah  Cendana  menunjukkan  gugus fungsi C-O stretch (alkoholos,
carboxylic, acids, esters,ethers).
Puncak  bilangan  absorbansi  pada bilangan  gelombang  769,60  cm -1 dari daerah  Cendana  menunjukkan  gugus fungsi  C-H  rock  alkana.  Puncak bilangan  absorbansi  pada  bilangan
gelombang  1649,14  cm -1 dari  daerah Solie menunjukkan adanya gugus N-H bend  (1 0 amines).  Puncak  bilangan absorbansi  pada  bilangan  gelombang 1732,08  cm -1 dari  daerah  Cina  dan
Palangga  menunjukkan  adanya  gugus –C=O stretch (aldehydes,
saturated,aliphatic).  Puncak  bilangan absorbansi  pada  bilangan  gelombang 1548,84  cm -1 dari  daerah  Bone menunjukkan  adanya  gugus  C-C stretch( in-ring) (aromatis).
Puncak bilangan absorbansi pada bilangan  gelombang  860,25  cm -1 dari derah  Solie  menunjukkan  adanya gugus  fungsi  C-H  “oop”  (aromatic). Puncak  bilangan  absorbansi  pada bilangan gelombang 1732,08 cm -1 dari daerah  Tikala  menunjukkan  adanya C=O  stretch  (aldehydes,  saturated diphatic).  Puncak  bilangan  absorbansi pada bilangan gelombang 1894,10 cm - 1 dari  daerah  Kalambe’  dan  Lemo; 2004,04  cm -1 dari  daerah  Palangga menunjukkan  adanya  gugus  -C≡C- stretch (alkynes).
Pola  spektrum  yang  identik  ini menyebabkan sulit untuk membedakan kesembilan jenis murbei dengan hanya menggunakan  spektrum  FTIR.  Oleh karena  itu  diperlukan  bantuan  metode kemometrik  untuk  dapat  membedakan kesembilan jenis murbei.
Membedakan 9 daerah
pengambilan  sampel  murbei  menjadi penting untuk  dilakukan dalam rangka identifikasi murbei sebelum digunakan
dalam  produk  komersialnya.  Selama ini  proses  identifikasi  dan  autentikasi umumnya menggunakan analisis mikroskopik  dan  makroskopik  yang terkadang tidak terlalu akurat. Saat ini, kombinasi  spektrum  Finger  print  FT- IR  dan  kemometrik  menjadi  pilihan yang  atraktif  untuk  tujuan  di  atas. Kombinasi ini telah banyak digunakan dalam  identifikasi  dan  autentikasi tumbuhan obat untuk tujuan klasifikasi asal  geografis,  deteksi  bahan  pemalsu dan  membedakan  tumbuhan  yang berkerabat  dekat.  Dalam  penelitian  ini digunakan  analisis  komponen  utama dan analisis diskriminan untuk identifikasi  dan  autentikasi  murbei. Sebelum  digunakan  dalam  pembuatan model  diskriminasi  dengan  tujuan dapat  melakukan  identifikasi  dan autentikasi  murbei,  seluruh  spektrum murbei  diberi  proses  pendahuluan seperti  normalisasi  dan  koreksi  garis dasar yang dimaksudkan untuk menghindari  masalah  akibat  geseran garis  dasar  dan  untuk  meningkatkan resolusi  spektrum  yang  berimpitan (perbaikan  informasi  data).  Adanya proses pendahuluan akan menyebabkan karakter khas dari
spektrum  menjadi  lebih  terkuantisasi sehingga  faktor-faktor  penciri  menjadi semakin spesifik.
Analisis  PCA  merupakan  salah satu  teknik  kemometrik  yang  dapat digunakan untuk mengekstrak
informasi  dari  data  yang  didapatkan
sehingga kita dapat melakukan pengenalan pola untuk mengelompokkan tanaman murbei berdasarkan  asal  daerahnya.  Hal  ini dikarenakan  kerumitan  data  spektrum yang  didapatkan  dan  juga  banyaknya kemiripan dari spektrum yang dihasilkan.  Analisis  PCA  dilakukan pada  data  yang  telah  didapatkan melalui  hasil  pengukuran.  Pengukuran dilakukan  pada  sampel  murbei  daerah Kalambe,  Tikala,  Bori,  Solie,  Lemo, Cendana,  Palangga,  Baraka,  Cina. Dengan  menggunakan  PCA  data  yang berukuran besar ini selanjutnya direduksi  menjadi  komponen  utama atau principle  component (PC)  yang dapat  mewakili  struktur  dan  varians dalam data (Miller dan Miller, 2000).
Gambar 2. Data Scoreplo t PC1 dan PC2 Hasil ini diperkuat  dengan score plot antara  PC  1  dan  PC  2  pada gambar    yang  menunjukkan  bahwa sampel  murbei  dari  beberapa  daerah sudah dapat terpisah dan dikelompokkan dengan baik.
Pengelompokkan  murbei  dengan  asal daerah  yang  sama  berada  saling berdekatan  karena  kemiripan  sifat  dan
komposisi  kimia  yang  dimilikinya. Sampel  murbei  asal  daerah  Baraka terlihat pada daerah kuadran 1, sampel murbei  asal  daerah  Bori,  Tikala,  Solie terlihat  mengelompok  pada  daerah kuadran  2,  sampel  murbei  asal  daerah Baraka,  Kalambe’,  Palangga  terletak diantara kuadran 3. Sedangkan sampel Murbei  asal  Lemo  dan  Cina  terletak pada kuadran 4. Dua komponen utama
(PC1, PC2 digunakan untuk menerjemahkan data-data karena keduanya  telah  dapat  menjelaskan 44%  dari  total  keragamanyang  ada pada data. Hasil analisis PCA (PC 1 = 29%  dan  PC  2  =  73%)  menunjukkan bahwa
masing-masing daerah
pengambilan  sampel  dikelompokkan ke dalam jarak yang berbeda satusama lain.  Jarak  antara  sampel  menunjukan kesamaan  antar  sampel.  Semakin jauhjarak, maka semakin sedikit kesamaan  yang  dimiliki antara  sampel tersebut  (Miller  dan  Miller,  2000).
Dari  Gambar  3.  dapat  dilihat  bahwa daerah
pengambilan simplisia
dipisahkan dalam kuadran yang berbeda dan jarakyang cukup jauh. Hal ini  diartikan  bahwa  masing-masing dari sampel tersebutmemiliki
karakteristik  yang  dapat  dibedakan satu sama lain.
Gambar 3. Proporsi varians PC
Analisis  PCA  dilakukan  dengan cara mencari  9 buah PC yang pertama dari  data  matriks.  Masing-masing  PC ini  memiliki  proporsi  varians  yang berbeda-beda seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 3.
PC  1  memiliki  nilai  varians terbesar yaitu sebesar 44%, selanjutnya  diikuti  oleh  PC  2  dengan nilai varians sebesar 29 %, Sedangkan PC 3 sampai PC 8 hanya menggambarkan  0%  varians  dalam data.  Nilai  dari  PC  1  yang  terbesar karena PC 1 dibuat dengan memaksimalkan  varians  dalam  data. PC selanjutnya dibuat dengan memaksimalkan  residual  atau  varians yang  tertinggal  dalam  data  setelah menghitung  PC  1  (Breton,  2003). Sehingga seluruh PC dapat menjelaskan  varians  dari  data  dengan total 73%. Berdasarkan nilai proporsi varians  pada  gambar    6.    maka score plot dibuat  menggunakan  nilai  PC  1 dan  PC  2.  PC  1  dan  PC  2  dapat mewakili varians sebesar 73% (PC 1 =
44%  dan  PC  2  =  29%).  Menurut (Breton,  2003), score  plot dengan menggunakan  dua  buah  PC  yang pertama  biasanya  paling  berguna karena  kedua  PC  ini  menggambarkan varians yang terbesar dari data. Hal ini mengindikasikan bahwa  hanya dengan dua  PC  pertama  sudah  dapat  dibuat model PCA yang baik.
Gambar 4. Score plot hasil analisis PCA Nilai  PC1  dan  PC2  dalam  kurva score  plot digunakan  sebagai  dasar pembeda  dari  daerah  pengambilan murbei  yang  berbeda.  Semakin  dekat letak  antara  sampel  pada score  plot maka  semakin  besar  kemiripannya. Hasil  analisis  PCA  menunjukkan perbedaan daerah pengambilan murbei dari daerah yang berbeda.
Gambar 5. Score plot hasil analisis PC Dari  Gambar  5  terlihat  bahwa hanya  2  komponen  utama  (KU) pertama  yang  memiliki  eigenvalue lebih  besar  dari  1  dan  terdapat penurunan yang tajam antara komponen  utama  1  dan  komponen utama 2. Sementara setelah komponen utama  2  penurunan  mulai  tidak signifikan (lebih landai) sampai komponen utama 9.
Jika hanya diambil satu komponen  utama  yang  ke-1  nilai eigenvaluenya masih  besar  sehingga dianggap belum dapat menggambarkan keragaman total,
tetapi  jika  ditambahkan  komponen utama ke-2, nilai eigenvalue kumulatifnya  menjadi  73  %.  Nilai  ini dianggap sudah menggambarkan keragaman  total.  Ini  berarti  apabila kedelapan  peubah  (X1  sampai  X8) akan  direduksi  menjadi  dua  peubah, maka  kedua  peubah  tersebut  sudah dapat  menjelaskan  persen  dari  total keragaman kedelapan peubah tersebut.
Gambar  6.  Kurva Loading  Plot hasil
proses PCA Loading  plot digunakan  untuk menentukan  variabel  gugus  fungsi yang paling berkontribusi dalam pembentukan nilai principal komponen.Kontribusi  variabel  gugus fungsi dalam loading plot dapat dilihat dari  jarak  yang  digunakan.  Semakin jauh  jarak  satu  variabel  dari  titik  awal atau titik 0,0, maka kontribusi variable terhadap  proses  PCA  akan  semakin besar.
Variabel-variabel yang berdekatan  satu  sama  lain  memiliki hubungan  yang  berbanding  lurus ( directly  proportional )  dan  disebut juga co-linearity ,  sedangkan  variable
yang  berjauhan  dan  saling  berlawanan adalah variabel-variabel yang berhubungan secara terbalik (inversely proportional).
Variabel  daerah  Tikala,  Bori’,
Palangga,  Lemo,  Baraka,  Kalambe’ dan  Cina  memiliki  jarak  yang  paling jauh  dari  titik  awal  terhadap  sumbu  X yang  menunjukkan  bahwa  daerah memiliki  kontribusi  yang  paling  besar terhadap pembentukan PC1. Di
samping  itu,  untuk  variabel  daerah
Tikala, Bori’, Palangga, Lemo, Baraka,  Kalambe’  dan  Cina  memiliki jarak  yang  paling  jauh  dari  titik  awal terhadap  sumbu  Y  yang  menunjukkan bahwa  variabel  daerah  Cendana  dan Solie  memiliki  kontribusi  yang  paling besar terhadap pembentukan PC2. Variabel gugus fungsi memberikan kontribusi terhadap pembentukan  niali  dari  PC1  dan
PC2.Kontribusi  variabel  gugus  fungsi dengan  hasil  observasi  dapat  dilihat pada kurva biplot yang dihasilkan pada analisis PCA.
Gambar 7. Diagram dendogram hasil cluster analysis Analisis  ini  bertujuan  untuk mengetahui bobot nilai karakter pembeda  dalam  setiap  pemisahan individu.
Kedekatan hubungan kekerabatan  yang dimiliki oleh  9 jenis sampel  tanaman  murbei  dapat  dilihat dari  konstruksi  dendrogram  yang terbentuk  dengan  didukung  oleh  hasil analisis komponen utama. Dari gambar dendrogram,  dapat  diketahui  bahwa semakin  kecil  nilai  kesamaan  dari
garis  yang  menghubungkan  antara sampel  satu  dengan  yang  lain,  maka semakin besar perbedaan yang dimiliki antar sampel tersebut.
Cluster analysis yang tercermin  dari  gambar  dendrogram ditiap daerah yang berbeda memperlihatkan adanya pengaruh lingkungan  tempat  tumbuh  sebagai faktor  eksternal.  Hal  ini  terlihat  dari perbedaan yang tampak atau kelompok-kelompok  yang  terbentuk berdasarkan  kemiripan  sifat atau karakter  yang  dimiliki  oleh  masing- masing  sampel.  Semakin  banyak persamaan  ciri,  maka  semakin  dekat hubungan  kekerabatannya.  Sebaliknya semakin  banyak  perbedaan  ciri,  maka
semakin jauh hubungan kekerabatannya.  Kecilnya  perbedaan yang ditimbulkan menunjukkan bahwa secara  morfologi  terdapat  banyak kesamaan  tanaman  meskipun  berasal dari daerah yang berbeda.
Dendogram hasil cluster analysis
terbagi  menjadi  3  kelompok  besar, pengelompokan dilakukan berdasarkan kemiripan antar variabel yang
digunakan.  Hasil cluster  analysis menunjukkan  bahwa  semakin  rendah nilai distance atau  jarak  antar  sampel maka  memiliki  ketidak  samaan  yang rendah  atau  kesamaan  yang  tinggi (Ariawan,  2000).  Dengan  demikian dapat  diketahui  bahwa  dendogram yang dihasilkan untuk  pengelompokan 9  daerah  murbei  dengan cluster
analysis memiliki  kemiripan  pada sumbu vertical. Metode cluster analysis yang  digambarkan  bersifat hirarki,  yang  berarti  bahwa  sekali objek  telah  ditandai  pada  suatu kelompok  maka  proses  ini  tidak  dapat dibalik.  Untuk  metode  nonhirarki, maka  kebalikannya  akan  berlaku. Selanjutnya  tiap  tanaman  murbei ditandai  pada  suatu  cluster    yang pusatnya adalah terdekat. Ketika suatu cluster    kehilangan  atau  memperoleh suatu titik, maka posisi pusat (sentroid) akan  dihitung  balik.  Proses ini dilanjutkan  sampai  tiap  titik  berada dalam cluster yang  sentoidnya  adalah terdekat.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa;
1. Analisis FT-IR tanaman murbei ( M. alba Lour)  tumbuh  ditempat  yang berbeda  secara  geografis,  diperoleh hasil  spektrum  yang  relatif  sama dari 9 jenis sampel tersebut.
2. Kelompok  1  (Cendana),  Kelompok 2 (Baraka dan Palangga), Kelompok 3  (Kalambe’  dan  Cina),  Kelompok 4  (Tikala  dan  Bori),  Kelompok  5
(Lemo) dan Kelompok 6 (Solie)

## DAFTAR PUSTAKA
Ariawan,  I.,  2000, Analisis  Kategorik , Jakarta: FK UI
Breton,  R.G.,  2003, Chemometrics: Data Analysis for The Laboratory and Chemical Plant . Bristol: Wiley
Chen,  H., et.  al .,  2007, Visible  and Near Infrared Spectroscopy for
Rapid  Detection  of  Citric  and
Tartaric Acids in Orange Juice, J  Food  Engineering,  82  :  253- 260
Christian,  G.D.,  1986, Analytical Chemistry .Ed  ke-4.New  York: J Wiley.Fessenden & Fessenden.1986. Kimia Organik  jilid 1.  Ed.  Ke-3. Pudjaatmaka  AH,  penerjemah. Jakarta:  Erlangga.  Terjemahan dari OrganicChemistry
Departemen  Kesehatan  RI.,  1997,
Farmakope  Indonesia,  Ed.  III: Jakarta. Fessenden & Fessenden. 1989. Kimia Organik  jilid  1.  Ed.  Ke-3. Pujaatmaka  AH ,  penerjemah.
Jakarta:  Erlangga.  Terjemahan dari Organic Chemistry
Dharmaraj,  S., et  al. ,  2006, The
Classification  of  Phyllanthus niruri  Linn,  According  to Location by Infrared Spectroscopy, Vibrational Spectrosc, 41 : 68-72
Dwidjoseputro,  1994, Dasar-Dasar Mikrobiologi , Djakarta: Penerbit Djambatan Haris, 2011, Obat tradisioanal , Universitas  Sanata  Dharma, Yogyakarta.
Hollas, J., M., 2004, Modern Spectroscopy , Ed ke-4.New
York: J Wiley.
Liu  Chen, et.al .,  2008, Differentiation of  The  Root  of  Cultivated Ginseng,  Mountain  Cultivated Ginseng  and  Mountain  Wild Ginseng using FT-IR and Two- Dimensional  Correlation  IR Spectroscopy. J.  Mol.  Struc., 883-884 : 228-235
Miller,  J.C.,  Miller  J.,  N.,  2000,
Statistic  and  Chemometrics  for Analytical  Chemistry, Ed  ke-4, Harlow: Pearson Education.
Murad,  A.A., et.al .,  2006, The use  of Fourier transform infraredspectroscopy to differentiate  Escherichia  coli
157:H7  from  other  bacteria inoculated Intoapple  juice ,  J Food Microb 23: 162-168.
Naes, T., et al ., 2002, A User-Friendly Guide to Multivariate
Calibration  and  Classification ,
Chichester: NIR Publications.
Rohaeti,  E., et.al ., 2006,  Rapid Analysis  of  Total  Flavonoids from Medicinal Herb: Interpretation of Chemometrics on Infrared Spectra of Phyllantus  niruri, Prosiding  of The 2006 Seminar on Analytical  Chemistry  9  Maret 2006, Departemen Kimia Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Samsijah  &  Andadari,  1992, Petunjuk Teknis Budidaya Murbei ( Morus sp).  Pusat  Penelitian dan  Pengembangan  Hutan  dan Konservasi Alam, Bogor.
Sun,  S., et.  al .,  2010, Application  of mid-infrared  spectroscopy  in the qualitycontrol of traditional Chinese medicines . Planta
Medica76: 1987-1996. Syahruni,  R.,  Hardianti,  B.,  Nisa,  M., Teknologi Bahan Alam, Sekolah  Tinggi  Ilmu  Farmasi. Makassar. Wold, S., et.al ., 2001, PLS-
Regression: a  BasicTool  of
Chemometrics, Chemom. Intell. Lab. Syst., 58 :p 109-130 Varmuza, K., 2002, Applied chemometrics: fromchemical data  to  relevant  information. 1 st Converence  on  Chemistry.
Kairo, Mesir.
Vazquez, P. P., et al ., 2000, Comparison of calibration methods  with  and  without feature selection for the analysis  of  HPLC  data .  Anal
Sci 16: 49-55.
Versari, A., et  al ., 2010, Prediction  of Total  Antioxidant  Capacity  of Red Wine by Fourier Transform Infrared Spectroscopy,  Food  Control, 21 : 786–789