Klasifikasi Jenis Mangga berbasis Absorbance dan Fluorescence dengan Principal Component Analysis (PCA)

Authors

  • Hata Maulana Teknik Multimedia Digital, Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Negeri Jakarta, Depok, 16517, Indonesia
  • Mira Rosalina Teknik Multimedia Digital, Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Negeri Jakarta, Depok, 16517, Indonesia
  • Bagus Tri Yulianto Darmawan Teknik Informatika, Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Negeri Jakarta, Depok, 16517, Indonesia

Keywords:

UV Visible, Machine Learning, Fluorescence, PCA, Data Spectral

Abstract

Teknologi spektroskopi sudah berkembang dari kondisi piranti yang statis dengan ukuran tidak kecil, sampai saat ini piranti atau peralatan untuk mengukur berbasis elektromagnetik tersebut sudah portable. Meskipun berkembang pesat spektometer yang portable saat ini masih terus memerlukan evaluasi dibandingkan dengan peralatan yang bersifat benchtop. Terutama dari sisi akurasi dalam menghasilkan data spectral yang kemudian diolah untuk mendapatkan nilai hasil digitalisasi tangkapan sinyal absorbance maupun fluorescence. Akurasi sangat erat kaitannya dengan pendekatan algoritma komputasi tertentu. Salah satunya algoritma Principal Component Analysis (PCA), algoritma ini dimanfaatkan dalam kaitannya mereduksi dimensi data hingga sampai pada mendapatkan model prediksi dan nilai akurasi dari sebuah tren data. Begitu juga berlaku untuk data spektrum, yang sudah dilakukan data preprocessing hingga mendapatkan dimensi data tertentu. Dalam penelitian awal ini, lebih diutamakan pada hasil penggunaan bantuan aplikasi pengolah data spektrum. Secara umum sebagai bahan kajian penelitian pendahuluan, hasil yang diperoleh penentuan algoritma dalam aplikasi pengolah data berjenis spektrum/spectral ini masih sangat terbatas dan tidak fleksibel pada kondisi data atau keadaan dalam memperoleh datanya. Terlebih apabila dilihat dari sisi gangguan sinyal data elektromagnetik yang tak ayal mengganngu pembacaan peak data yang terlihat pada grafik.

References

Aliaño-González, M. J. (2019). A screening method based on Visible-NIR spectroscopy for the identification and quantification of different adulterants in high-quality honey. Talanta, 203, 235–241. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2019.05.067

Bázár, G., Romvári, R., Szabó, A., Somogyi, T., Éles, V., & Tsenkova, R. (2016). NIR detection of honey adulteration reveals differences in water spectral pattern. Food Chemistry, 194, 873–880. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2015.08.092

Cozzolino, D. (2012). Recent trends on the use of infrared spectroscopy to trace and authenticate natural and agricultural food products. In Applied Spectroscopy Reviews (Vol. 47, Issue 7, pp. 518–530). https://doi.org/10.1080/05704928.2012.667858

Guelpa, A., Marini, F., du Plessis, A., Slabbert, R., & Manley, M. (2017). Verification of authenticity and fraud detection in South African honey using NIR spectroscopy. Food Control, 73, 1388–1396. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2016.11.002

Hediyati, D., & Suartana, I. M. (2021). Penerapan Principal Component Analysis (PCA) Untuk Reduksi Dimensi Pada Proses Clustering Data Produksi Pertanian Di Kabupaten Bojonegoro. Journal of Information Engineering and Educational Technology, 5(2), 49–54. https://doi.org/10.26740/jieet.v5n2.p49-54

Lee, H., Kim, M. S., Lim, H. S., Park, E., Lee, W. H., & Cho, B. K. (2016). Detection of cucumber green mottle mosaic virus-infected watermelon seeds using a near-infrared (NIR) hyperspectral imaging system: Application to seeds of the “Sambok Honey” cultivar. Biosystems Engineering, 148, 138–147. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2016.05.014

Liu, Z., Yang, S., Wang, Y., & Zhang, J. (2021). Multi-platform integration based on NIR and UV–Vis spectroscopies for the geographical traceability of the fruits of Amomum tsao-ko. Spectrochimica Acta - Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 258, 119872. https://doi.org/10.1016/j.saa.2021.119872

Suhandy, D., Novita, D. D., Yulia, M., Oktora, A., & Fitri, Y. K. (2018). The prediction of shelf life of local oranges using spectral information in uv-visible-nir region combined with partial least squares regression. Malaysian Applied Biology, 47, 115–120.

Yohan, Y., Astuti, F., & Wicaksana, A. (2018). Pembuatan Spektrofotometer Edukasi Untuk Analisis Senyawa Pewarna Makanan. Chimica et Natura Acta, 6(3), 111. https://doi.org/10.24198/cna.v6.n3.19099

Yulia, M., & Suhandy, D. (2019). Authentication of organic Lampung robusta ground roasted coffee by UV-visible spectroscopy and PLS-DA method. Journal of Physics: Conference Series, 1341(2), 22006. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1341/2/022006

Zhao, Y., Ouyang, H., Feng, S., Luo, Y., Shi, Q., Zhu, C., Chang, Y.-C., Li, L., Du, D., & Yang, H. (2019). Rapid and selective detection of Fe (III) by using a smartphone-based device as a portable detector and hydroxyl functionalized metal-organic frameworks as the fluorescence probe. Analytica Chimica Acta, 1077(Iii), 160–166. https://doi.org/10.1016/j.aca.2019.05.062

Downloads

Published

2023-08-05

How to Cite

Maulana, H., Rosalina, M., & Darmawan, B. T. Y. (2023). Klasifikasi Jenis Mangga berbasis Absorbance dan Fluorescence dengan Principal Component Analysis (PCA). Seminar Nasional Inovasi Vokasi, 2, 362–369. Retrieved from https://prosiding.pnj.ac.id/sniv/article/view/370