## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 1, Tahun 2022, pp. 204-212 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://dx.doi.org/10.23887/jst-undiksha.v11i1

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received February 17, 2022 Revised February 19, 2022 Accepted April 14, 2022 Available online April 25, 2022
Kata Kunci: UV Spektroskopi, Madu Flora, Madu Embun Ekstraflora, Diskriminasi, Uji Keaslian
Keywords: UV-Spectroscopy, Floral Honey, Extrafloral Honeydew Honey, Discrimination, Authentication
This is an open access article under the CC BY-SA license. Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## Aplikasi  Metode  UV  Spektroskopi  dan  Kemometrika  untuk Diskriminasi Madu Flora dan Madu Ekstraflora
Diding Suhandy 1* , Meinilwita Yulia 2 , Kusumiyati 3
1 Jurusan Teknik Pertanian, Universitas Lampung, Lampung, Indonesia
2 Jurusan Teknologi Pertanian, Politeknik Negeri Lampung, Lampung, Indonesia
3 Jurusan Budidaya Pertanian, Universitas Padjadjaran, Bandung, Indonesia

## A B S T R A K
Klasifikasi  madu blossom dan  madu honeydew menggunakan  data  spektra  di panjang gelombang 190-400 nm belum dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi  penggunaan  UV  spektroskopi  untuk  klasifikasi  madu  flora  yaitu madu Durian ( Durio zibethinus ) dan madu honeydew dari jenis ekstraflora yaitu madu  Akasia  ( Acacia  crassicarpa )  dan  madu  Karet  ( Hevea  brasiliensis )  dari Indonesia.  Sampel  madu  diencerkan  dengan  air  distilasi  dengan  perbandingan 1:20 dan 1:30 (volume/volume) dan diteteskan sebanyak 3 mL ke dalam kuvet kuarsa.  Spektra  UV  diukur  menggunakan UV-visible  spectrometer di  rentang panjang  gelombang  190-400  nm  dengan  interval  1  nm  menghasilkan  211 variabel  spektra.  Model  klasifikasi  linear  dibangun  menggunakan  metode linear discrimination  analysis dan  non-linear  menggunakan  metode support  vector machine . Hasil penelitian menunjukkan kedua metode tersebut dapat digunakan untuk  klasifikasi  madu  flora  dan  ekstraflora  dengan  nilai  akurasi,  sensitivitas, spesifisitas, presisi, dan koefisien korelasi Matthews sebesar 1 atau 100%. Hal ini menunjukkan  aplikasi  metode  UV  spektroskopi  sebagai  metode  analisis  yang cepat,  ramah  lingkungan  dan  harga  relatif  terjangkau  untuk  diskriminasi  madu flora dan ekstraflora di Indonesia.

## A B S T R A C T
Classification of blossom honey and  honeydew honey using spectral data at a wavelength of 190-400 nm has not been carried out. This study aims to evaluate the use of UV spectroscopy for the classification of floral honey, namely Durian honey (Durio zibethinus) and extrafloral honeydew honey, namely Acacia honey (Acacia crassicarpa) and Karet honey (Hevea  brasiliensis)  from  Indonesia.  The  honey  sample  was  diluted  with  distilled  water  in  a  ratio  of  1:20  and  1:30 (volume/volume) and dropped 3 mL into a quartz cuvette. UV spectra were measured using a UV-visible spectrometer in the  wavelength  range  of  190-400  nm  with  1  nm  intervals  resulting  in  211  variable  spectra.  The  linear  classification model  was  built  using  the  linear  discrimination  analysis  method  and  non-linear  using  the  support  vector  machine method. The results showed that both methods could be used for the classification of floral and extrafloral honey with an accuracy,  sensitivity,  specificity,  precision,  and  Matthews  correlation  coefficient  value  of  1  or  100%.  This  shows  the application of the UV spectroscopy method as an analytical method that is fast, environmentally friendly, and relatively affordable for the discrimination of floral and extrafloral honey in Indonesia.

## 1. PENDAHULUAN
Madu  adalah  produk  yang  kompleks  yang  terdiri  dari  komponen  utama  seperti  senyawa monosakarida (glukosa dan fruktosa, sekitar 70-80%) dan komponen minor seperti asam amino, enzim, vitamin, senyawa fenolik dan mineral (Da Silva et al., 2016; Kivima et al., 2021; Mohammed, 2020) . Madu telah  digunakan  sejak  lama  terutama  sebagai  bahan  pemanis  di  industri  pangan  dan  digunakan  dalam berbagai  aktivitas  terapeutik  yang  luas  dan  beragam  seperti  sifat  anti-mikroba  dan  anti-oksidan, mempercepat penyembuhan luka bakar dan pengobatan penyakit lambung (Durazzo et al., 2021; Meo et al., 2017; Seraglio et al., 2019). Selain itu madu juga dimanfaatkan secara luas di bidang kosmetika (Cortés et al., 2011; Seraglio et al., 2019). Madu berdasarkan sumber nektar dapat dikelompokkan ke dalam dua kelompok  besar  yaitu  madu  flora  atau  madu blossom ,  dan  madu  embun  atau honeydew (Pita-Calvo  & Vázquez, 2017) . Madu blossom dihasilkan dari nektar bunga seperti madu Durian ( Durio zibethinus ), madu Kelengkeng  dan  madu  Kaliandra  dan  hanya  dihasilkan  saat  musim  berbunga.        Madu honeydew merupakan madu yang dihasilkan dari sekresi bagian tanaman selain bunga seperti daun, kelopak daun, cabang dan  batang pohon (ekstraflora) atau  sekresi dari serangga  penghisap tanaman seperti serangga family Lechanidae, Tachardiella sp . atau Psyllidae .  Contoh  madu honeydew di  antaranya  adalah  madu Akasia  ( Acacia  crassicarpa )  dan  madu  Karet  ( Hevea  brasiliensis )  dan  produksinya  hampir  sepanjang
tahun,  tidak  tergantung  musim  berbunga.  Madu blossom dan  madu honeydew berbeda  secara  fisik  dan kimia. Secara fisik, madu honeydew umumnya memiliki nilai EC dan pH lebih tinggi, di mana menurut The European legislation , EC madu honeydew harus lebih besar atau sama dengan 0.8 mS/cm. Madu honeydew dan madu blossom juga dapat dibedakan berdasarkan warna (Bergamo et al., 2019). Secara  kimia,  madu honeydew memiliki  keasaman,  kadar  abu,  dan  kandungan  oligosakarida  yang lebih tinggi serta kandungan monosakarida yang lebih rendah.  Sehingga, madu honeydew memiliki rasa kurang  manis  dibandingkan  dengan  madu blossom (Alves  et  al.,  2013;  Alzahrani  et  al.,  2012;  Castro- Vázquez  et  al.,  2006) ..  Aroma  madu honeydew sangat  kuat,  salah  satunya  karena  tingginya  kandungan total phenolic content (TPC) dan biasanya dicirikan dengan warna madu honeydew yang lebih gelap (Alves et al., 2013; Alzahrani et al., 2012; Meda et al., 2005) . TPC merupakan salah satu parameter madu yang berkorelasi  positif  dengan  nilai  aktivitas  antioksidan.  Salah  satu  kuantifikasi  nilai  aktivitas  antioksidan adalah  pengukuran nilai FRAP ( ferric reducing antioxidant power ). Penelitian sebelumnya menunjukkan koefisien determinasi (R 2 ) 0.81 berhasil diperoleh untuk korelasi positif antara TPC dan FRAP (Can et al., 2015;  Lin & Weng, 2006) . Saat ini madu honeydew banyak digunakan sebagai salah  satu  sumber bahan terapi  medis  salah  satunya  sebagai  anti-kanker (Lin  &  Weng,  2006). Di  sisi  lain  kandungan  senyawa flavonoids madu honeydew umumnya lebih rendah dibandingkan madu blossom . Kadar flavonoids madu Kaliandra (156.27 mg QE/100 g) berbeda sangat nyata pada taraf P<0.01 dengan madu karet (63.40 mg QE/100 g) (Ustadi et al., 2017). Hydroxymethylfurfural (HMF) merupakan senyawa penting madu yang digunakan sebagai indikator kesegaran madu. Semakin kecil nilai HMF maka madu semakin segar. Kadar HMF madu honeydew lebih tinggi  dibandingkan  madu blossom sebagaimana  dilaporkan  oleh  peneliti  sebelumnya (Bentabol Manzanares  et  al.,  2011). Perbandingan  senyawa  HMF  madu  karet  ( honeydew )  dan  madu  rambutan ( blossom )  sudah  dilaporkan  di  mana  kadar  HMF  madu  karet  sebesar  17.23  mg/kg  jauh  lebih  tinggi dibandingkan  HMF  madu  rambutan  yang  hanya  sebesar  7.61  mg/kg (Harjo  et  al.,  2015). Di  Indonesia salah satu jenis madu honeydew dari jenis madu ekstraflora adalah madu Acacia crassicarpa yang saat ini dikembangkan  di  hutan  tanaman  industri  sebagai  bahan  baku  industri  kayu  lapis. Acacia  crassicarpa menjadi  salah  satu  usaha agroforestry yang  sangat  menguntungkan  karena  sambil  menunggu  panen kayunya, petani memperoleh pendapatan dari produksi madu yang bisa berlangsung sepanjang tahun dan tidak tergantung musim berbunga. Madu karet juga mulai banyak dikembangkan sebagai produk bernilai tambah tinggi di perkebunan karet selain hasil utama berupa getah karet. Di sisi lain, permintaan madu honeydew untuk ekspor semakin tinggi khususnya untuk pasar Eropa (Pita-Calvo & Vázquez, 2017) . Untuk mengatasi adanya potensi pemalsuan dan pengoplosan madu honeydew , salah satu yang mendesak untuk dikembangkan saat ini adalah metode analisis untuk membedakan madu flora dan madu embun termasuk madu ekstraflora secara cepat dan murah.
Beberapa metode analisis telah dikembangkan untuk membedakan madu flora dan madu embun. Metode  berbasis  identifikasi  serbuk  sari  ( pollens )  yang  dikenal  sebagai  metode  analisis melissopalynological merupakan  salah  satu  analisis  paling  tua  dan  saat  ini  masih  digunakan  sebagai metode  acuan  (referensi)  untuk  analisis  mutu  dan  penentuan  jenis  madu.  Metode  high  (HPLC)  dan gas chromatography-mass spectrometry (GC/MS) serta analisis berbasis pengukuran langsung parameter fisik dan kimia madu juga telah diujicobakan dan mampu memberikan hasil yang akurat (Azevedo et al., 2017; Karabagias et al., 2014; Silici et al., 2013). Namun demikian metode-metode tersebut memiliki beberapa kelemahan di antaranya sangat melelahkan, membutuhkan waktu  yang lama,  biaya analisis yang mahal dan melibatkan analis terlatih (Pita-Calvo & Vázquez, 2017).
Penggunaan  metode  spektroskopi  untuk  analisis  mutu  madu  semakin  menarik  banyak  periset. Hal ini didorong oleh beberapa keunggulan yang dimiliki oleh metode spektroskopi dibandingkan metode konvensional  di  antaranya  harga  alat  spektrometer  yang  jauh  lebih  terjangkau,  relatif  lebih  cepat analisisnya dan mudah dalam pengoperasian alat. Beberapa metode analisis berbasis spektroskopi telah dikembangkan untuk identifikasi madu blossom dan madu honeydew (Orfanakis et al., 2021; Simova et al., 2012; Xagoraris et al., 2021). Temuan penelitian sebelumnya berhasil menggunakan data spektra cahaya tampak  (380-800  nm)  untuk  membedakan  beberapa  madu honeydew dan  madu blossom dari  Brasil (Bergamo  et  al.,  2020). Di  rentang  panjang  gelombang  900-1700  nm,  penggunaan  alat  NIR  portabel berhasil  diaplikasikan  untuk  memprediksi  properti  fisik  dan  kimia  beberapa  madu  termasuk  madu honeydew dari Spanyol (Escuredo et al., 2021). Di daerah UV ( ultraviolet ) dengan panjang gelombang 190- 400  nm,  data  spektra  yang  dikombinasikan  dengan  kemometrika  SIMCA  ( soft  independent  modeling  of class  analogy )  telah  digunakan  untuk  klasifikasi  madu  uniflora  dan  multiflora  dari  beberapa  daerah berbeda di Indonesia (Suhandy & Yulia, 2021a). UV spektroskopi dan kemometrika telah digunakan untuk uji keaslian madu monoflora Apis dorsata dari nektar Acacia mangium (Suhandy & Yulia, 2021b). Namun  demikian,  berdasarkan  penelusuran  pustaka,  klasifikasi  madu blossom dan  madu honeydew menggunakan  data  spektra  di  panjang  gelombang  190-400  nm  belum  dilakukan.  Sehingga
tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  penggunaan  metode  UV  spektroskopi  dengan  panjang gelombang  190-400  nm  untuk  klasifikasi  madu  flora  (madu  Durian)  dan  madu honeydew dari  jenis ekstraflora  (madu  Akasia  dan  madu  Karet)  dari  Indonesia.  Penelitian  juga  secara  khusus  mengevaluasi kinerja  model  klasifikasi  linear  yaitu  LDA  ( linear  discriminant  analysis )  dan  klasifikasi  non-linear  yaitu SVM ( support vector machine ) terhadap keberhasilan klasifikasi madu flora dan madu ekstraflora.

## 2. METODE
Satu  madu  flora  yaitu  madu  Durian  ( Durio  zibethinus )  dan  dua  madu  ekstraflora  yaitu  madu Akasia  ( Acacia  crassicarpa )  dan  madu  Karet  ( Hevea  brasiliensis )  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Jumlah sampel madu yang digunakan adalah 200 sampel untuk madu Durian, 120 sampel untuk madu Akasia dan 100 sampel untuk madu Karet. Tabel 1 memberikan deskripsi lengkap madu yang digunakan. Gambar  1 menunjukkan warna sampel madu flora dan ekstraflora. Sampel madu ekstraflora yaitu madu Akasia dan  madu Karet  terlihat lebih gelap  dibandingkan  dengan madu  flora Durian.  Seluruh sampel madu dipanaskan terlebih dahulu menggunakan water bath dengan suhu 60°C selama 30 menit untuk mencegah kristalisasi  madu (Frausto-Reyes  et  al.,  2017). Setelah  itu  sampel  madu  diencerkan  menggunakan  air distilasi  dengan  dua  pengenceran  yaitu  1:20  (volume/volume)  untuk  madu  Durian  dan  madu  Karet  dan perbandingan 1:30 (volume/volume) untuk madu Akasia (karena madu Akasia lebih gelap dan pekat dan membutuhkan lebih banyak volume pengenceran untuk mendapatkan data spektra dengan noise minimal). Sebanyak  3  mL  sampel  madu  yang  telah  diencerkan  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  kuvet  kuarsa  dan digunakan untuk pengukuran data spektra UV.
Spektra  UV  diukur  di  rentang  panjang  gelombang  190-400  nm  menggunakan UV-visible spectrometer model Genesys 10s produksi Thermo Scientific TM (USA). Spektrometer ini merupakan salah satu  spektrometer  tipe benchtop (berat  sekitar  8.6  kg)  dengan  harga  relatif  terjangkau  yang  dilengkapi dengan  lampu Xenon sebagai  sumber  cahaya  dan dual  Silicon  photodiodes sebagai  detektor.  Pengukuran spektra UV dilakukan dengan mode fast scanning dengan interval 1 nm sehingga menghasilkan total 211 variabel  spektra.  Data  spektra  UV  kemudian  disimpan  dalam  bentuk  file  format  MS  Excel  (.xls).  Data spektra  UV  diperbaiki  menggunakan  beberapa  algoritma  pengolah  data  spektra  dengan  cara  coba-coba ( trial and error ). Kemudian diperoleh tiga algoritma terbaik untuk memperbaiki data spektra yaitu moving average  smoothing dengan  11  segmen  (MAS), standard  normal  variate (SNV)  dan Savitzky-Golay  first derivative (SG1d)  dengan  11  segmen  yang  dihitung  secara  berurutan  (MAS+SNV+SG1d). Principal component analysis (PCA) dihitung menggunakan data spektra olahan hasil perbaikan data spektra. Sampel madu dibagi secara acak ke dalam tiga kelompok yaitu sampel kalibrasi (n=100), sampel validasi (n=140) dan  sampel  prediksi  (n=120).  Model  klasifikasi  dibangun  menggunakan  sampel  kalibrasi  dan  validasi dengan  dua  pendekatan  yaitu  linear  dan  non-linear.  Secara  linear,  model  klasifikasi  dibangun menggunakan  metode linear  discriminant  analysis (LDA)  sedangkan  secara  non-linear  dibangun menggunakan  metode support  vector  machine (SVM).  Model  klasifikasi  LDA  dan  SVM  dibangun menggunakan  nilai  skor  PCA  sebagai  variabel  input.  Jumlah principal  components (PCs)  yang  terlibat ditentukan  dengan  menggunakan  nilai cumulative  explained  variance (CEV).  Parameter  yang  harus ditentukan  untuk  pengembangan  model  SVM  adalah  fungsi  kernel,  parameter  C  dan  parameter  γ  yang biasanya dipilih menggunakan fungsi a grid-search yang tersedia di dalam program.
Output  prediksi  dari  model  klasifikasi  kemudian  dinyatakan  dalam  bentuk  matriks  konfusi  dan kinerjanya dihitung menggunakan beberapa parameter seperti tercantum di Tabel 2 . Pada penelitian ini, madu  flora  merupakan  kelas  positif  sedangkan  madu  ekstraflora  merupakan  kelas  negatif.  Sehingga  TP atau true positive yaitu sampel madu flora yang masuk sebagai kelas madu flora dan TN atau true negative merupakan sampel madu ekstraflora yang masuk ke dalam kelas madu ekstraflora.   Kemudian FP atau false positive adalah kelas madu ekstraflora yang masuk sebagai kelas madu flora sedangkan FN atau false negative merupakan sampel madu   flora yang masuk sebagai kelas madu ekstraflora (Rehman & Chong, 2020; Zhao et al., 2020). Perhitungan kemometrika dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak The Unscrambler X versi 10.4 (Camo Software, Oslo, Norwegia).
Gambar 1. Warna Sampel Madu Flora Durian ( Durio Zibethinus ) dan Madu Ekstraflora Akasia ( Acacia Crassicarpa ) dan Madu Ekstraflora Karet ( Hevea Brasiliensis )

## Tabel 1. Deskripsi Sampel Madu yang Digunakan
Sampel Madu Nektar Jenis Lebah Panen Jumlah sampel Asal Madu Durian Flora Durio zibethinus Apis dorsata 2019 200 Riau Madu Akasia Ekstraflora Acacia crassicarpa Apis mellifera 2020 100 Lampung Madu Karet Ekstraflora Hevea brasiliensis Apis mellifera 2019 120 Jawa Tengah Tabel 2. Parameter untuk Evaluasi Kinerja Model Klasifikasi dan Persamaan untuk Menghitungnya Parameter Persamaan Selang Nilai Akurasi (ACC) 𝐴𝐶𝐶 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁)/(𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) 0~1 Sensitivitas (SEN) 𝑆𝐸𝑁 = 𝑇𝑃/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) 0~1 Spesifisitas (SPEC) 𝑆𝑃𝐸𝐶 = 𝑇𝑁/(𝑇𝑁 + 𝐹𝑃) 0~1 Presisi (PREC) 𝑃𝑅𝐸𝐶 = 𝑇𝑃/ ∑ 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 0~1 Matthews correlation coefficient (MCC) 𝑀𝐶𝐶 = (𝑇𝑃 × 𝑇𝑁 − 𝐹𝑃 × 𝐹𝑁) √(𝑇𝑃 + 𝐹𝑃)(𝑇𝑃 + 𝐹𝑁)(𝑇𝑁 + 𝐹𝑃)(𝑇𝑁 + 𝐹𝑁)
0~1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Spektra  original  seluruh  sampel  madu  (n=420)  di  rentang  panjang  gelombang  190-400  nm ditunjukkan di Gambar 2 .  Secara umum, terlihat data spektra di rentang 190-220 nm banyak mengandung noise terutama untuk sampel  madu  Akasia  yang  memang  sampel  awalnya sebelum  pengenceran  terlihat lebih  pekat  dan  membutuhkan volume  pengenceran lebih  banyak  dibandingkan sampel  madu  yang lain. Gambar  3 merupakan  spektra  seluruh  sampel  hasil  olahan  menggunakan  algoritma  MAS+SNV+SG1d  di rentang panjang gelombang 220-400 nm.
Gambar 2. Plot Spektra Original Sampel Madu Flora dan Ekstraflora (N=420) di Rentang Panjang Gelombang 190-400 nm
Gambar 3. Plot Spektra Hasil Olahan Sampel Madu Flora dan Ekstraflora (N=420) di Rentang Panjang Gelombang 220-400 nm
Pada di Gambar 3, sampel madu ekstraflora memiliki nilai absorbans lebih tinggi dibandingkan madu flora.  Puncak  absorbans  teridentifikasi  di  beberapa  panjang  gelombang  seperti  235,  260  dan  290  nm. Perhitungan PCA dilakukan menggunakan data spektra hasil olahan (MAS+SNV+SG1d) di rentang panjang gelombang 220-400 nm untuk seluruh sampel madu (n=420). Hasilnya ditunjukkan di Gambar 4 . Plot PCA di Gambar 4 (a) menunjukkan nilai skor PC1 di sumbu mendatar dan nilai skor PC2 di sumbu tegak. Kedua PC  (PC1  dan  PC2)  secara  keseluruhan  mampu  menjelaskan  varian  data  spektra  sebesar  98.272%. Pengelompokan sampel dapat dilihat terutama di sepanjang sumbu mendatar yaitu berdasarkan nilai skor PC1  (sumbu  mendatar)  yang  mampu  menjelaskan  data  varian  spektra  sebesar  85.294%.  Dapat  dilihat adanya pengelompokan sampel ke dalam 3 kelompok yaitu madu Durian dengan skor PC1 dan PC2 negatif, madu Akasia dengan nilai skor PC1 positif dan madu Karet dengan skor PC1 negatif dan PC2 positif.
Plot x-loadings ditunjukkan di Gambar 4 (b). panjang gelombang dengan nilai x-loadings yang tinggi baik  bernilai  positif  maupun  negatif  dikatakan  memiliki  peran  penting  dalam  proses  pengelompokan sampel  yang  terlihat  di Gambar  4 (a).  PC1  memiliki  nilai  puncak  dengan x-loading positif  di  panjang gelombang 225 nm dan panjang gelombang ini berperan penting untuk proses diskriminasi sampel madu Akasia.        Lembah  di  panjang  gelombang  235  nm  di  PC1  dengan  nilai x-loadings negatif  dan  lembah  di panjang gelombang 230 dan 285 nm di PC2 dengan nilai x-loadings negatif merupakan panjang gelombang yang berperan penting dalam proses diskriminasi sampel madu Durian. Terdapat dua panjang gelombang yang berperan penting dalam proses diskriminasi sampel madu Karet yaitu di panjang gelombang 235 dan 260 nm.
Gambar 4. Hasil Perhitungan Pca (A) Plot Nilai Skor, (B) Plot Nilai X-Loadings
Model  LDA  dilakukan  dengan  menggunakan  matriks  PC  ( principal  components )  hasil  dari dekomposisi  matriks  data  absorbans  spektra  hasil  olahan  pada  panjang  gelombang  220-400  nm. Penentuan  jumlah  PC  yang  terlibat  dalam  pengembangan  model  LDA  dengan  menggunakan  nilai  CEV ( cumulative explained variance ) sebagai acuan. Sesuai dengan Gambar 5 (a), dengan menggunakan jumlah PC  sebanyak 6, nilai CEV sangat mendekati 100%.  Sehingga input  yang digunakan untuk pengembangan model LDA adalah sebanyak 6 PC.  Hasil pengembangan model LDA ditunjukkan di Gambar 5 (b). Sumbu mendatar  merupakan  sampel  madu  Durian  sedangkan  sumbu  tegak  merupakan  sampel  madu  Akasia. Sampel yang masuk ke dalam kelas LDA memiliki nilai mendekati 0 untuk sumbu yang bersesuaian. Dapat dilihat  bahwa  seluruh  sampel  madu  Durian  memiliki  nilai  di  sumbu  mendatar  mendekati  0  dan  seluruh sampel  madu  Akasia  memiliki  nilai di sumbu  tegak  mendekati  0  juga.  Sehingga dapat  dikatakan  seluruh sampel madu Durian, Akasia dan Karet berhasil dikelompokkan ke dalam kelas masing-masing dengan nilai akurasi sebesar 1 atau 100%.
Gambar 5. Hasil Pengembangan Model LDA (a) plot PCs vs. CEV, (b) Model LDA
Gambar 6. Hasil Pengembangan Model SVM dengan Algoritma Radial Basis Function
Tabel 3. Matriks Konfusi Hasil Klasifikasi Menggunakan Model LDA
Sampel Madu Prediksi Sampel Madu Aktual Madu Durian Madu Akasia Madu Karet Madu Durian 33 0 0 Madu Akasia 0 16 0 Madu Karet 0 0 20 Tabel 4. Matriks Konfusi Hasil Klasifikasi Menggunakan Model SVM
Sampel Madu Prediksi Sampel Madu Aktual Madu Durian Madu Akasia Madu Karet Madu Durian 33 0 0 Madu Akasia 0 16 0 Madu Karet 0 0 20
Hasil  pengembangan  model  klasifikasi  SVM  dapat  dilihat  di Gambar  6 .  Model  dibangun menggunakan metode C-SVM dengan tipe kernel metode Radial basis function (RBF) dengan input 5 buah PC  dan  parameter  sebagai  berikut:  C=100  dan  Gamma=  0.1.  Dapat  dilihat  di Gambar  6 ,  seluruh  sampel
berhasil  terkelompokkan  ke  dalam  kelasnya  masing-masing  dan  menghasilkan  nilai  akurasi  model sebesar  1  atau  100%.  Klasifikasi  dilakukan  menggunakan  sampel  prediksi  sebanyak  69  sampel  (n=33 untuk  madu  Durian,  n=16  untuk  sampel  madu  Akasia  dan  n=20  untuk  sampel  madu  Karet).  Hasilnya ditunjukkan  di Tabel  3 untuk  model  LDA  dan Tabel  4 untuk  model  SVM.  Berdasarkan Tabel  2 ,  maka diperoleh  nilai  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas,  presisi  dan  koefisien  korelasi  Matthews  sebesar  1  atau 100% untuk kelas madu Durian, madu Akasia dan madu Karet.

## Pembahasan
Madu  telah  digunakan  dalam  berbagai  aktivitas  terapeutik  yang  luas  dan  beragam  seperti  sifat anti-mikroba  dan  anti-oksidan,  mempercepat  penyembuhan  luka  bakar  dan  pengobatan  penyakit lambung (Durazzo et al., 2021; Meo et al., 2017; Seraglio et al., 2019). Secara umum, terlihat data spektra di  rentang  190-220  nm  banyak  mengandung noise terutama  untuk  sampel  madu  Akasia  yang  memang sampel awalnya sebelum pengenceran  terlihat lebih pekat dan membutuhkan volume pengenceran lebih banyak dibandingkan sampel madu yang lain. Puncak absorbans teridentifikasi di panjang gelombang 270- 280 nm yang mungkin berkorelasi dengan absorbans senyawa fenolik pada madu ekstraflora. Penelitian sebelumya juga melaporkan puncak absorbans di panjang gelombang 270-280 nm untuk madu Akasia dan madu  hutan honeydew ( Parri  et  al.,  2020) .    Madu  Akasia  dengan  warna  madu  paling  gelap  memiliki intensitas absorbans paling tinggi memunculkan dugaan adanya kandungan senyawa fenolik yang tinggi. Hasil ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang menyatakan secara umum kandungan senyawa fenolik madu ekstraflora lebih  tinggi  dibandingkan  dengan kandungan  senyawa  fenolik madu  flora (Meda et al., 2005).
Penelitian sebelumnya juga menyimpulkan spektra emisi di panjang gelombang 280-480 nm yang dieksitasi  di  panjang  gelombang  250  nm  merupakan  daerah  panjang  gelombang  yang  informatif  dan digunakan  untuk  membedakan  asal  botani  beberapa  madu (Karoui  et  al.,  2007). Penelitian  sebelumnya untuk  pengukuran  spektra  beberapa  sampel  madu  berhasil  menunjukkan  adanya  puncak  absorbans  di panjang  gelombang  270  nm  untuk  madu  Akasia  dan  278  nm  untuk  madu  hutan honeydew (Parri  et  al., 2020) .  Beberapa  madu  flora  seperti  madu  Lavender  dan  madu  stroberi  memiliki  puncak  absorbans  di panjang gelombang 282 dan 285 nm (Parri et al., 2020). Penggunaan kemometrika LDA untuk uji keaslian madu  telah  dilaporkan  sebelumnya (Fechner  et  al.,  2020;  Ferreiro-González  et  al.,  2018). Hasil  ini menunjukkan aplikasi metode UV spektroskopi yang dikombinasikan dengan kemometrika LDA dan SVM sebagai  metode  analisis  yang  cepat,  ramah  lingkungan  dan  harga  relatif  terjangkau  untuk  diskriminasi madu flora dan ekstraflora di Indonesia.

## 4. SIMPULAN
Secara umum sampel madu ekstraflora (madu Akasia dan madu Karet) memiliki nilai absorbans lebih tinggi dibandingkan madu flora (madu Durian) khususnya pada spektra  olahan di rentang panjang gelombang  220-400  nm.  Beberapa  puncak  absorbans  berhasil  teridentifikasi  di  beberapa  panjang gelombang seperti 235, 260 dan 290 nm. Klasifikasi madu flora dan ekstraflora berhasil dilakukan baik secara tidak terbimbing menggunakan  metode PCA maupun terbimbing menggunakan metode LDA dan SVM. Klasifikasi secara terbimbing menunjukkan bahwa madu flora (madu Durian) dan madu ekstraflora (madu  Akasia  dan  madu  Karet)  berhasil  diklasifikasikan  sesuai  dengan  kelasnya  dengan  nilai  akurasi, sensitivitas,  spesifisitas,  presisi  dan  koefisien  korelasi  Matthews  sama  dengan  100%  atau  1.      Hal  ini menunjukkan aplikasi metode UV spektroskopi yang dikombinasikan dengan kemometrika LDA dan SVM sebagai  metode  analisis  yang  cepat,  ramah  lingkungan  dan  harga  relatif  terjangkau  untuk  diskriminasi madu flora dan ekstraflora di Indonesia.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  KEMENDIKBUDRISTEK  atas  dukungan  pendanaan untuk  penelitian  ini  melalui  dana  hibah  penelitian  terapan  tahun  2021-2023  (No.  Kontrak  Penelitian: 3973/UN26.21/PN/2021).  Penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  tim  riset  madu  di Spectroscopy research Group (SRG) Jurusan teknik Pertanian, Universitas Lampung atas bantuan selama penelitian khususnya saat pengambilan data spektra sampel madu

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Alves,  A.,  Ramos,  A.,  Gonçalves,  M.  M.,  Bernardo,  M.,  &  Mendes,  B.  (2013).  Antioxidant  activity,  quality parameters and mineral content of Portuguese monofloral honeys. Journal of Food Composition and
Analysis , 30 (2), 130 – 138. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2013.02.009.
Alzahrani,  H.  A.,  Boukraa,  L.,  Bellik,  Y.,  Abdellah,  F.,  Bakhotmah,  B.  A.,  Kolayli,  S.,  &  Sahin,  H.  (2012).
Evaluation  of  the  antioxidant  activity  of  three  varieties  of  honey  from  different  botanical  and geographical origins. Global Journal of Health Science , 4 (6), 191 – 196. https://doi.org/10.5539/gjhs.v4n6p191.
Azevedo, M. S., Seraglio, S. K. T., Rocha, G., Balderas, C. B., Piovezan, M., Gonzaga, L. V., Falkenberg, D. de B., Fett,  R.,  de  Oliveira,  M.  A.  L.,  &  Costa,  A.  C.  O.  (2017).  Free  amino  acid  determination  by  GC-MS combined  with  a  chemometric  approach  for  geographical  classification  of  bracatinga  honeydew honey (Mimosa scabrella Bentham). Food Control , 78 , 383 – 392.
https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2017.03.008.
Bentabol Manzanares, A., García, Z. H., Galdón, B. R., Rodríguez, E. R., & Romero, C. D. (2011). Differentiation of blossom and honeydew honeys using multivariate analysis on the physicochemical parameters and
sugar composition. Food Chemistry , 126 (2), 664 – 672. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2010.11.003. Bergamo,  G.,  Seraglio,  S.  K.  T.,  Gonzaga,  L.  V.,  Fett,  R.,  &  Costa,  A.  C.  O.  (2020).  Use  of  visible spectrophotometric  fingerprint  and  chemometric  approaches  for  the  differentiation  of  Mimosa scabrella Bentham honeydew honey. Journal of Food Science and Technology , 57 (11), 3966 – 3972. https://doi.org/10.1007/s13197-020-04425-2.
Bergamo, G., Seraglio, S. K. T., Gonzaga, L. V., Fett, R., de Mello Castanho Amboni, R. D., Dias, C. O., & Costa, A. C.  O.  (2019).  Differentiation  of  honeydew  honeys  and  blossom  honeys:  a  new  model  based  on colour  parameters. Journal  of  Food  Science  and  Technology , 56 (5),  2771 – 2777. https://doi.org/10.1007/s13197-019-03737-2.
Can, Z., Yildiz, O., Sahin, H., Akyuz Turumtay, E., Silici, S., & Kolayli, S. (2015). An investigation of Turkish honeys:  Their  physico-chemical  properties,  antioxidant  capacities  and  phenolic  profiles. Food Chemistry , 180 , 133 – 141. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2015.02.024. Castro-Vázquez, L., Díaz-Maroto, M. C., & Pérez-Coello, M. S. (2006). Volatile Composition and contribution to  the  aroma  of  spanish  honeydew  honeys.  Identification  of  a  new  chemical  marker. Journal  of Agricultural and Food Chemistry , 54 (13), 4809 – 4813. https://doi.org/10.1021/jf0604384. Cortés, M. E., Vigil, P., & Montenegro, G. (2011). The medicinal value of honey: a review on its benefits to human  health,  with  a  special  focus  on  its  effects  on  glycemic  regulation. Ciencia  e  Investigación Agraria , 38 (2), 303 – 317. https://doi.org/10.4067/s0718-16202011000200015.
Da Silva, P. M., Gauche, C., Gonzaga, L. V., Costa, A. C. O., & Fett, R. (2016). Honey: Chemical composition,
stability and authenticity. Food Chemistry , 196 , 309 – 323. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2015.09.051.
Durazzo, A., Lucarini, M., Plutino, M., Lucini, L., Aromolo, R., Martinelli, E., Souto, E. B., Santini, A., & Pignatti, G. (2021). Bee products: A representation of biodiversity, sustainability, and health. Life , 11 (9), 1 – 32. https://doi.org/10.3390/life11090970.
Escuredo,  O.,  Rodríguez-Flores,  M.  S.,  Meno,  L.,  &  Seijo,  M.  C.  (2021).  Prediction  of  physicochemical properties  in  honeys  with  portable  near-infrared  (Micronir)  spectroscopy  combined  with multivariate data processing. Foods , 10 (2). https://doi.org/10.3390/foods10020317.
Fechner,  D.  C.,  Hidalgo,  M.  J.,  Ruiz  Díaz,  J.  D.,  Gil,  R.  A.,  &  Pellerano,  R.  G.  (2020).  Geographical  origin authentication  of  honey  produced  in  Argentina. Food  Bioscience , 33 ,  100483. https://doi.org/10.1016/j.fbio.2019.100483.
Ferreiro-González, M., Espada-Bellido, E., Guillén-Cueto, L., Palma, M., Barroso, C. G., & Barbero, G. F. (2018). Rapid  quantification  of  honey  adulteration  by  visible-near  infrared  spectroscopy  combined  with chemometrics. Talanta , 188 , 288 – 292. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2018.05.095. Frausto-Reyes, C., Casillas-Peñuelas, R., Quintanar-Stephano, J. L., Macías-López,  E., Bujdud-Pérez,  J. M., & Medina-Ramírez, I. (2017). Spectroscopic study of honey from Apis mellifera from different regions in Mexico. Spectrochimica Acta -  Part A: Molecular and Biomolecular  Spectroscopy , 178 , 212 – 217. https://doi.org/10.1016/j.saa.2017.02.009. Harjo,  S.  S.  T.,  Radiati,  L.  E.,  &  Rosyidi,  D.  (2015).  Perbandingan  Madu  Karet  dan  Madu  Rambutan Berdasarkan Kadar Air, Aktivitas Enzim Diastase dan Hidroximetilfurfural (HMF). Jurnal Ilmu Dan Teknologi Hasil Ternak , 10 (1), 18 – 21.
Karabagias, I. K., Vavoura, M. V., Nikolaou, C., Badeka, A. V., Kontakos, S., & Kontominas, M. G. (2014). Floral authentication  of  Greek  unifloral  honeys  based  on  the  combination  of  phenolic  compounds, physicochemical  parameters  and  chemometrics. Food  Research  International , 62 ,  753 – 760. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2014.04.015.
Karoui,  R.,  Dufour,  E.,  Bosset,  J.  O.,  &  De  Baerdemaeker,  J.  (2007).  The  use  of  front  face  fluorescence spectroscopy  to  classify  the  botanical  origin  of  honey  samples  produced  in  Switzerland. Food
Chemistry , 101 (1), 314 – 323. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2006.01.039.
Kivima,  E.,  Tanilas,  K.,  Martverk,  K.,  Rosenvald,  S.,  Timberg,  L.,  &  Laos,  K.  (2021).  The  composition, physicochemical properties, antioxidant activity, and sensory properties of estonian honeys. Foods , 10 (3), 1 – 14. https://doi.org/10.3390/foods10030511. Lin, J. K., & Weng, M. S. (2006). Flavonoids as nutraceuticals. The Science of Flavonoids , 7 (September), 213 – 238. https://doi.org/10.1007/978-0-387-28822-2_8.
Meda, A., Lamien, C. E., Romito, M., Millogo, J., & Nacoulma, O. G. (2005). Determination of the total phenolic, flavonoid and proline contents in Burkina Fasan honey, as well as their radical scavenging activity. Food Chemistry , 91 (3), 571 – 577. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2004.10.006. Meo, S. A., Al-Asiri, S. A., Mahesar, A. L., & Ansari, M. J. (2017). Role of honey in modern medicine. Saudi Journal of Biological Sciences , 24 (5), 975 – 978. https://doi.org/10.1016/j.sjbs.2016.12.010. Mohammed, M. E. A. (2020). Factors Affecting the Physicochemical Properties and Chemical Composition of
Bee’s Honey. Food Reviews International , 00 (00), 1 – 12. https://doi.org/10.1080/87559129.2020.1810701. Orfanakis,  E.,  Markoulidakis,  M.,  Philippidis,  A.,  Zoumi,  A.,  &  Velegrakis,  M.  (2021).  Optical  spectroscopy methods  combined  with  multivariate  statistical  analysis  for  the  classification  of  Cretan  thyme, multi-floral and honeydew honey. Journal of the Science of Food and Agriculture , 101 (13), 5337 – 5347. https://doi.org/10.1002/jsfa.11182. Parri, E., Santinami, G., & Domenici, V. (2020). Front-face fluorescence of honey of different botanic origin: A case study from Tuscany (Italy).
Applied Sciences (Switzerland) , 10 (5). https://doi.org/10.3390/app10051776.
Pita-Calvo, C., & Vázquez, M. (2017). Differences between honeydew and blossom honeys: A review. Trends in Food Science and Technology , 59 , 79 – 87. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2016.11.015.
Rehman,  M.  U.,  & Chong,  K. T.  (2020). DNA6mA-MINT: DNA-6mA  modification identification  neural  tool. Genes , 11 (8), 1 – 12. https://doi.org/10.3390/genes11080898.
Seraglio, S. K. T., Silva, B., Bergamo, G., Brugnerotto, P., Gonzaga, L. V., Fett, R., & Costa, A. C. O. (2019). An overview of physicochemical characteristics and health-promoting properties of honeydew honey. Food Research International , 119 (December 2018), 44 – 66. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2019.01.028.
Silici, S., Sarioglu, K., & Karaman, K. (2013). Determination of polyphenols of some turkish honeydew and nectar  honeys  using  HPLC-DAD. Journal  of  Liquid  Chromatography  and  Related  Technologies , 36 (16), 2330 – 2341. https://doi.org/10.1080/10826076.2012.720332. Simova,  S.,  Atanassov,  A.,  Shishiniova,  M.,  &  Bankova,  V.  (2012).  A  rapid  differentiation  between  oak honeydew honey and nectar and other honeydew honeys by NMR spectroscopy. Food Chemistry , 134 (3), 1706 – 1710. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2012.03.071.
Suhandy,  D.,  &  Yulia,  M.  (2021a).  The  use  of  UV  spectroscopy  and  SIMCA  for  the  authentication  of Indonesian  honeys  according  to  botanical,  entomological  and  geographical  origins. Molecules , 26 (4). https://doi.org/10.3390/molecules26040915. Suhandy, D., & Yulia, M. (2021b). Uji Keaslian Madu Lebah Hutan Apis Dorsata Dari Nektar Uniflora Acacia Mangium  Menggunakan  Spektroskopi  Ultraviolet  Dan  Kemometrika. Jurnal  Teknologi  Pertanian , 22 (1), 25 – 34.
Ustadi, Radiati, L. E., & Thohari, I. (2017). Komponen Bioaktif pada Madu Karet (Hevea brasiliensis) Madu Kaliandra (Calliandra callothyrsus) dan Madu Randu (Ceiba pentandra). Jurnal Ilmu Dan Teknologi Hasil Ternak , 12 (2), 97 – 102.
Xagoraris,  M.,  Lazarou,  E.,  Kaparakou,  E.  H.,  Alissandrakis,  E.,  Tarantilis,  P.  A.,  &  Pappas,  C.  S.  (2021). Botanical  origin  discrimination  of  Greek  honeys:  physicochemical  parameters  versus  Raman spectroscopy. Journal  of  the  Science  of  Food  and  Agriculture , 101 (8),  3319 – 3327. https://doi.org/10.1002/jsfa.10961.
Zhao, Z., Chen, L., Liu, F., Zhou, F., Peng, J., & Sun, M. (2020). Fast classification of geographical origins of honey  based  on  laser-induced  breakdown  spectroscopy  and  multivariate  analysis. Sensors (Switzerland) , 20 (7). https://doi.org/10.3390/s20071878.