PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJIkombinasi spektrofotometri uv dan kalibrasi multivariat...

KOMBINASI SPEKTROFOTOMETRI UV DAN KALIBRASI

MULTIVARIAT UNTUK ANALISIS PARASETAMOL, ASETOSAL, DAN

KAFEIN DALAM SEDIAAN TABLET

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Farmasi (S.Farm.)

Program Studi Farmasi

Diajukan oleh:

Teresa Devina Hani Wijaningtyas

NIM : 118114169

FAKULTAS FARMASI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2015

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJIPLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

i




SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Farmasi (S.Farm.)

Program Studi Farmasi

Diajukan oleh:


NIM : 118114169

FAKULTAS FARMASI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2015


ii


iii


iv

HALAMAN PERSEMBAHAN

“Tuhan tak akan meninggalkanmu atas yakinmu sejauh ini…”

-Sheila On 7-

Karya ini kupersembahkan untuk:

Ibuk Valentina Satyarini dan Bapak Martinus Hajar Murjanto,

Adikku Krisensia Rena Devania,

Almamaterku Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma.


v

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA

Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi yang saya tulis

dan susun ini tidak memuat karya atau bagian dari pekerjaan orang lain, kecuali

yang telah disebutkan dalam kutipan dan daftar pustaka, sebagaimana layaknya

karya ilmiah.

Apabila di kemudian hari ditemukan indikasi plagiarisme dalam naskah

ini, maka saya bersedia menanggung segala resiko sesuai peraturan perundang-

undangan yang berlaku

Yogyakarta, Agustus 2015

Penulis,



vi

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN KARYA ILMIAH UNTUK

KEPENTINGAN AKADEMIS

Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma:

Nama : Teresa Devina Hani Wijaningtyas

Nomor Mahasiswa : 118114169

Demi pengembangan ilmu pengetahuan saya memberikan kepada Perpustakaan

Universitas Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul:




Beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Demikian saya memberikan kepada

Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan, mengalihkan

dalam bentuk media lain, mengelolanya dalam bentuk pangkalan data,

mendistribusikan secara terbatas, dan mempublikasikannya di internet atau media

lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu meminta ijin dari saya maupun

memberi royalty kepada saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai

penulis.

Demikian pernyataan yang saya buat dengan sebenarnya.

Dibuat di Yogyakarta

Pada tanggal: 9 September 2015

Yang menyatakan

(Teresa Devina Hani Wijaningtyas)


vii

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus atas

segala anugerah dan penyertaan-Nya yang begitu besar kepada penulis selama

proses penelitian dan penyusunan naskah skripsi ini.

Skripsi berjudul “Kombinasi Spektrofotometri UV dan Kalibrasi

Multivariat untuk Analisis Parasetamol, Asetosal, dan Kafein dalam Sediaan

Tablet” ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana

Farmasi (S.Farm.) Program Studi Ilmu Farmasi Universitas Sanata Dharma.

Selama proses penelitian dan penyusunan naskah ini, tidak terlepas dari

dukungan banyak pihak yang telah memberikan dukungan, semangat, kritik dan

sarannya kepada penulis, maka pada kesempatan kali ini, penulis mengucapkan

terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:

1. Aris Widayati, M.Si., Ph.D., Apt., selaku Dekan Fakultas Famasi Universitas

Sanata Dharma.

2. Prof. Dr. Abdul Rohman, M.Si., Apt., selaku dosen pembimbing yang dengan

penuh kesabaran memberikan masukan, pengarahan, dukungan, semangat,

kritik dan saran, serta waktu dan tenaga untuk membimbing penulis selama

proses penelitian maupun penyusunan naskah ini.

3. Florentinus Dika Octa Riswanto, M.Sc., selaku dosen pembimbing

pendamping yang dengan penuh kesabaran memberikan masukan,

pengarahan, dukungan, semangat, kritik dan saran selama penelitian maupun

penyusunan naskah ini.


viii

4. Enade Perdana Istyastono, Ph.D., Apt., selaku dosen penguji yang telah

memberikan banyak masukan, kritik dan saran kepada penulis sehingga

penulisan naskah ini menjadi lebih baik.

5. Jeffry Julianus, M.Si., selaku dosen penguji yang telah memberikan banyak

masukan, kritik dan saran kepada penulis sehingga penulisan naskah ini

menjadi lebih baik.

6. Yohanes Dwiatmaka, M.Si., selaku Dosen Pembimbing Akademik yang telah

membantu penulis selama proses perkuliahan.

7. Agustina Setiawati, M.Sc., Apt., selaku Kepala Laboratorium Fakultas

Farmasi Universitas Sanata Dharma.

8. P.T. Konimex yang telah memberikan baku kerja asetosal dan kafein yang

sangat bermanfaat selama proses penelitian ini.

9. P.T. Combiphar yang telah memberikan baku kerja parasetamol yang sangat

bermanfaat selama proses penelitian ini.

10. Seluruh dosen dan karyawan Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma

yang telah memberikan ilmu, bimbingan, pengarahan, pengalaman, dan

masukan selama perkuliahan.

11. Mas Bimo, Mas Kethul, dan Mas Ottok selaku Laboran, Karyawan

Laboratorium Kimia Analisis Instrumental, dan Pengelola Gudang

Laboratorium yang telah banyak memberikan bantuan dan kemudahan waktu

kepada penulis selama proses penelitian.


ix

12. Ibuk Valentina Satyarini, Bapak Hajar Murjanto, dan Krisensia Rena Devania

yang tak pernah berhenti mendoakan, mendukung baik dalam moral dan

material serta memberi semangat sampai akhirnya skripsi ini selesai.

13. Sophia Sari Asdini sebagai sahabat dan rekan kerja yang telah menyediakan

waktu untuk memberikan semangat, bantuan, dukungan, kritik dan saran

dalam hal penyusunan tugas akhir maupun hal-hal lainnya selama perkuliahan

serta bekerja bersama di laboratorium.

14. Ade, Arief, Jalaq, dan Erfan sebagai rekan kerja yang telah memberikan

bantuan, dukungan, kritik dan saran dalam hal penyusunan tugas akhir.

15. Wirna dan Satrio sebagai teman yang selalu menyediakan waktu untuk

mendengarkan keluh kesah, memberikan pengarahan, semangat, kritik dan

saran selama penelitian dan penyusunan skripsi sekaligus teman seperjuangan

lantai 4.

16. Teman-teman FST B 2011 dan seluruh teman-teman angkatan 2011 atas

kebersamaan, keceriaan, dan bantuan yang diberikan selama perkuliahan.

17. Rekan, kerabat, dan sahabat yang telah membantu penulis selama proses

penelitian dan penyusunan naskah ini, baik secara langsung maupun tidak,

yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu.

Akhir kata, penulis berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi

pembaca dan bagi pengembangan ilmu pengetahuan, serta dapat menjadi acuan

bagi penelitian-penelitian selanjutnya.

Yogyakarta, Agustus 2015

Penulis


x

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ………………………………………………….. i

HALAMAN PERSETUJUAN ………………..………………………. ii

HALAMAN PENGESAHAN ………………………………………… iii

HALAMAN PERSEMBAHAN ………………………………………. iv

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ………………………………. v

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA .. vi

PRAKATA …………………………………………………………….. vii

DAFTAR ISI …………………………………………………………... x

DAFTAR TABEL ……………………………………………………... xiii

DAFTAR GAMBAR ………………………………………………….. xiv

DAFTAR LAMPIRAN ………………………………………………... xvii

INTISARI ……………………………………………………………... xx

ABSTRACT …………………………………………………………….. xxi

BAB I. PENGANTAR ………………………………………………… 1

A. Latar Belakang ……………………………………………………... 1

B. Permasalahan ……………………………………………………….. 2

C. Keaslian Penelitian …………………………………………………. 3

D. Manfaat …………………………………………………………….. 4

E. Tujuan Penelitian …………………………………………………... 4

BAB II. PENELAAHAN PUSTAKA ………………………………… 5


xi

A. Parasetamol ………………………………………………………… 5

B. Asetosal …………………………………………………………….. 6

C. Kafein ………………………………………………………………. 7

D. Spektrofotometri Ultraviolet ……………………………………….. 8

1. Instrumentasi Spektrofotometer UV …………………………… 8

2. Hukum Lambert-Beer ………………………………………….. 10

E. Kalibrasi Multivariat ……………………………………………….. 11

F. Validasi Metode Kalibrasi Multivariat …………………………....... 12

1. Presisi …………………………………………………………... 12

2. Akurasi …………………………………………………………. 13

G. Landasan Teori …………………………………………………….. 14

H. Hipotesis ……………………………………………………………. 15

BAB III. METODOLOGI PENELITIAN …………………………… 16

A. Jenis dan Rancangan Penelitian ……………………………………. 16

B. Variabel Penelitian …………………………………………………. 16

C. Definisi Operasional ………………………………………………... 17

D. Bahan ……………………………………………………………….. 17

E. Alat …………………………………………………………………. 17

F. Tata Cara Penelitian ………………………………………………... 18

1. Penyiapan Larutan Set Kalibrasi dan Larutan Set Validasi ……. 18

2. Analisis Sampel ………………………………………………… 19

3. Analisis Statistik dan Pengolahan Data ………………………… 20

BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ……………………………. 22


xii

A. Kalibrasi Multivariat menggunakan Partial Least Square (PLS) ….. 24

B. Validasi Model Kalibrasi Multivariat Partial Least Square (PLS) ... 28

C. Penetapan Kadar Sampel Sediaan Farmasi ………………………… 35

BAB V. KESIMPULAN DAN SARAN ……………………………… 39

A. Kesimpulan ………………………………………………………… 39

B. Saran ………………………………………………………………... 39

DAFTAR PUSTAKA …………………………………………………. 41

LAMPIRAN …………………………………………………………… 44

BIOGRAFI PENULIS ………………………………………………… 98


xiii

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel I Komposisi campuran sintetik parasetamol (PCT), asetosal

(ASP), dan kafein (CAF) untuk kalibrasi ………………... 19

Tabel II Komposisi campuran sintetik parasetamol (PCT), asetosal

(ASP), dan kafein (CAF) untuk validasi ………………… 19

Tabel III Hasil perhitungan regresi 20 sampel kalibrasi secara PLS 25

Tabel IV Hasil validasi eksternal parasetamol, asetosal dan kafein

dengan kalibrasi PLS …………………………………….. 34

Tabel V Rekapitulasi hasil evaluasi parameter validasi metode

spektrofotometri UV-PLS untuk penetapan kadar

parasetamol (PCT, asetosal (ASP), dan kafein (CAF) ...… 35

Tabel VI Hasil penetapan kadar prediksi parasetamol (PCT) dalam

sediaan farmasi tablet menggunakan metode

spektrofotometri UV-PLS ……………………………….. 36

Tabel VII Hasil penetapan kadar prediksi asetosal (ASP) dalam



Tabel VIII Hasil penetapan kadar prediksi kafein (CAF) dalam




xiv

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 1 Struktur parasetamol …………………………………… 5

Gambar 2 Struktur asetosal ………………………………………... 6

Gambar 3 Struktur kafein …………………………………………. 7

Gambar 4 Overlay spektra parasetamol (PCT), asetosal (ASP),

kafein (CAF) dan campuran ketiganya dalam pelarut

etanol pada konsentrasi 5 μg/mL yang dikenai scanning

pada panjang gelombang 200-400 nm …………………. 22

Gambar 5 Overlay spektra UV campuran baku (PCT, ASP, dan

CAF) dan sampel sediaan farmasi yang mengandung

PCT, ASP, dan CAF yang dikenai scanning pada

panjang gelombang 210-350 nm ……………………….. 23

Gambar 6 Overlay 20 spektra UV campuran sintetik baku

parasetamol (PCT), asetosal (ASP), dan kafein (CAF)

yang dikenai scanning pada panjang gelombang 210-350

nm………………………………………………….. 24

Gambar 7 Kurva hubungan antara kadar aktual (actual response) vs

kadar prediksi (calculated response) parasetamol tanpa

validasi silang (leave one out) dengan metode

spektrofotometri UV-PLS pada λ 220-270 nm ………...

26



xv

kadar prediksi (calculated response) asetosal tanpa


spektrofotometri UV-PLS pada λ 220-280 nm …………

27


kadar prediksi (calculated response) kafein tanpa


spektrofotometri UV-PLS pada λ 220-280 nm ………… 27

Gambar 10 Data dan parameter validasi silang leave one out

parasetamol…………………………………………….... 28


asetosal…………………………………………………... 29


kafein…………………………………………………….. 29


kadar prediksi (calculated response) parasetamol hasil




kadar prediksi (calculated response) asetosal hasil




kadar prediksi (calculated response) kafein hasil validasi 32


xvi

silang (leave one out) dengan metode spektrofotometri

UV-PLS pada λ 220-280 nm …………………………….

Gambar 16 Overlay 10 spektra UV campuran sintetik baku

parasetamol (PCT), asetosal (ASP), dan kafein (CAF)

yang dikenai scanning pada panjang gelombang 210-350

nm ………………………………………………………. 32

Gambar 17 Kurva hubungan antara kadar aktual vs kadar prediksi

parasetamol (PCT) hasil validasi eksternal dengan

metode spektrofotometri UV-PLS pada λ 220-270 nm ... 33


asetosal (ASP) hasil validasi eksternal dengan metode



kafein (CAF) hasil validasi eksternal dengan metode


Gambar 20 Overlay spektra 6 replikasi sampel untuk penetapan

kadar pada konsentrasi setara parasetamol 8μg/mL ……. 36


xvii

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1. Sertifikat analisis baku parasetamol ………………… 44

Lampiran 2. Sertifikat analisis baku asetosal …………………….. 45

Lampiran 3. Sertifikat analisis baku kafein ………………………. 46

Lampiran 4. Data penimbangan baku pembanding untuk

campuran sintetik sampel kalibrasi dan sampel

validasi ……………………………………………… 47

Lampiran 5. Data pengukuran spektrofotometer UV 20 campuran

sintetik untuk model PLS …………………………… 48

Lampiran 6. Output Minitab hasil kalibrasi multivariat partial

least square (PLS) parasetamol dari sampel kalibrasi

20 campuran sintetik tanpa validasi silang …………. 54


least square (PLS) asetosal dari sampel kalibrasi 20

campuran sintetik tanpa validasi silang …………….. 56


least square (PLS) kafein dari sampel kalibrasi 20

campuran sintetik tanpa validasi silang …………….. 58


least square (PLS) parasetamol dari sampel kalibrasi

20 campuran sintetik dengan validasi silang leave


xviii

one out ………………………………………………. 60


least square (PLS) asetosal dari sampel kalibrasi 20

campuran sintetik dengan validasi silang leave one

out …………………………………………………… 62


least square (PLS) kafein dari sampel kalibrasi 20

campuran sintetik dengan validasi silang leave one

out …………………………………………………… 64

Lampiran 12. Data pengukuran spektrofotometer UV 20 campuran

sintetik untuk validasi model PLS ………………….. 66

Lampiran 13. Perhitungan kadar parasetamol terprediksi dari

sampel validasi eksternal 10 campuran sintetik

menggunakan hasil koefisien validasi silang leave

one out ………………………………………………. 70

Lampiran 14. Perhitungan kadar asetosal terprediksi dari sampel

validasi eksternal 10 campuran sintetik menggunakan

hasil koefisien validasi silang leave one out ……… 74

Lampiran 15. Perhitungan kadar kafein terprediksi dari sampel

validasi eksternal 10 campuran sintetik menggunakan

hasil koefisien validasi silang leave one out ………...

78


xix

Lampiran 16. Perhitungan penimbangan sampel dan data

penimbangan sampel ………………………………... 82

Lampiran 17. Penimbangan 20 tablet sediaan farmasi yang

mengandung parasetamol (PCT) 400 mg, asetosal

(ASP) 250 mg, dan kafein (CAF) 65 mg untuk

keseragaman bobot ………………………………….. 83

Lampiran 18. Perhitungan kadar parasetamol terprediksi dari

sampel obat sakit kepala kombinasi menggunakan

hasil koefisien validasi silang leave one out ………... 85

Lampiran 19. Perhitungan kadar asetosal terprediksi dari sampel

obat sakit kepala kombinasi menggunakan hasil

koefisien validasi silang leave one out ……………… 89

Lampiran 20. Perhitungan kadar kafein terprediksi dari sampel obat

sakit kepala kombinasi menggunakan hasil koefisien

validasi silang leave one out ………………………... 93


xx

INTISARI

Analisis senyawa multikomponen dalam suatu sediaan kebanyakan

dilakukan dengan metode kromatografi yang memerlukan biaya besar dan waktu

yang lama, sehingga metode ini kurang cocok digunakan untuk kontrol kualitas

rutin suatu sediaan obat. Spektrofotometri UV yang dikombinasikan dengan

kalibrasi multivariat merupakan suatu pengembangan metode yang lebih

sederhana dan ekonomis untuk analisis senyawa multikomponen tanpa tahap

pemisahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kemampuan metode

spektrofotometri UV dikombinasikan dengan kalibrasi multivariat partial least

square (PLS) untuk analisis parasetamol, asetosal, dan kafein pada sediaan tablet.

Penggunaan metode spektrofotometri UV-PLS untuk analisis

multikomponen dilakukan dalam tiga tahap, yaitu kalibrasi, validasi, dan

penetapan kadar sampel. Evaluasi model kalibrasi dan validasi didasarkan pada

nilai koefisien determinasi (R2) untuk akurasi dan root mean square error of

calibration (RMSEC), root mean square error of cross validation (RMSECV),

root mean square error of prediction (RMSEP) untuk presisi.

Nilai R2 pada hubungan antara nilai prediksi dan nilai aktual untuk

parasetamol, asetosal dan kafein < 0,99. Nilai RMSEC untuk parasetamol,

asetosal dan kafein masing-masing 0,107 µg/mL, 0,210 µg/mL dan 0,040 µg/mL.

Nilai RMSECV 0,615 µg/mL, 0,721 µg/mL dan 0,145 µg/mL untuk parasetamol,

asetosal, dan kafein, serta nilai RMSEP 2,084 µg/mL, 0,877 µg/mL dan 0,207

µg/mL untuk masing-masing. Akurasi dan presisi yang kurang baik menunjukkan

hasil penelitian spektrofotometri UV-kalibrasi multivariat PLS kurang sukses

digunakan untuk analisis kuantitatif campuran parasetamol, asetosal, dan kafein

dalam sediaan tablet. Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai faktor-

faktor yang mempengaruhi ketidaksuksesan ini.

Kata kunci: Spektrofotometri UV, multikomponen, kalibrasi multivariat, partial

least square


xxi

ABSTRACT

An analysis of multicomponent compound in a dosage is mostly

conducted using chromatographic method which requires huge costs and takes a

long time. Thus, this method is less suitable for routine quality control of a

pharmaceutical dosage. UV spectrophotometry which is combined with

multivariate calibration is a development method which is simpler and more

economical for the analysis of multicomponent compound without any separation

phase. This study aimed to evaluate the ability of UV spectrophotometric method

which is combined with multivariate calibration partial least square (PLS) for the

analysis of paracetamol, asetosal, and caffeine in a tablet dosage form.

The use of UV-PLS spectrophotometric method for multicomponent

analysis was conducted in three stages. They were calibration, validation, and

samples assay. The evaluation of the calibration and validation model were based

on the value of the determination coefficient (R2) for the accuracy and root mean

square error of calibration (RMSEC), root mean square error of cross validation

(RMSECV), root mean square error of prediction (RMSEP) for the precision.

R2 value on the relationship between the prediction value and the actual

value for paracetamol, asetosal, and caffeine were < 0.99. RMSEC value for

paracetamol, asetosal, and caffeine were 0,107 µg/mL, 0,210 µg/mL and 0,040

µg/mL. RMSECV value for those compounds were 0,615 µg/mL, 0,721 µg/mL

and 0,145 µg/mL. Besides, RMSEP value for the same compounds were 2,084

µg/mL, 0,877 µg/mL dan 0,207 µg/mL. The accuracy and precision which were

less good showed that the result of UV spectrophotometric method which is

combined with multivariate calibration PLS research less successfully used for the

quantitative analysis of paracetamol, asetosal, and caffeine mixture in the tablet

dosage. There is a need to do the further research on the influential factors of this

lack of success.

Keywords: UV spectrophotometry, multicomponent, multivariate calibration,

partial least square


1

BAB I

PENGANTAR

A. Latar Belakang

Sediaan farmasi yang beredar di pasaran kebanyakan berupa campuran

berbagai zat berkhasiat. Campuran ini bertujuan untuk meningkatkan efek terapi

dan kemudahan dalam pemakaian. Salah satu campuran zat aktif yang sering

digunakan adalah parasetamol, asetosal, dan kafein yang berkhasiat sebagai

analgesik dan antipiretik (Damayanti, Ibrahim, Firman, dan Tjahjono, 2003).

Pemeriksaan mutu suatu sediaan obat mutlak diperlukan untuk menjamin

bahwa sediaan obat mengandung bahan dengan mutu dan jumlah yang telah

ditetapkan dan mengikuti prosedur analisis standar, sehingga menunjang efek

terapeutik yang diharapkan. Penetapan kadar secara simultan dari dua atau lebih

kombinasi obat kebanyakan dilakukan dengan teknik kromatografi yang

memerlukan biaya besar dan waktu yang lama (Naid, Kasim, dan Pakaya, 2011).

Struktur parasetamol, asetosal, dan kafein mempunyai gugus kromofor

dan auksokrom yang dapat menyerap radiasi sehingga dapat dilakukan dengan

metode spektrofotometri, tetapi kendala yang sering dijumpai adalah terjadinya

tumpang tindih spektra (overlapping) karena ketiganya memiliki serapan

maksimum pada panjang gelombang yang berdekatan (Wulandari, 2006).

Spektrofotometri UV yang digabungkan dengan kalibrasi multivariat

merupakan teknik yang sangat baik untuk analisis suatu analit dalam campuran

dimana spektrumnya mungkin tersembunyi dalam suatu bentuk spektrum besar


2

yang saling tumpang tindih dengan mengabaikan proses pemisahan zat yang

bertingkat-tingkat. Oleh sebab itu, metode ini dapat dilakukan lebih sederhana

dengan waktu analisis yang lebih cepat dan biaya yang lebih murah (Ardiyanti,

2014).

Penelitian yang telah berhasil menggunakan metode tersebut diantaranya

adalah penetapan kadar parasetamol, guafenesin, dan klorfeniramin maleat secara

simultan tanpa tahap pemisahan menggunakan metode spektrofotometri UV dan

kalibrasi multivariat (Ardiyanti, 2014), penetapan kadar metampiron, vitamin B1,

dan vitamin B6 secara simultan tanpa tahap pemisahan menggunakan metode

spektrofotometri UV dan kalibrasi multivariat (Chotimah, 2014) dan hasilnya

dibandingkan dengan hasil analisis menggunakan metode kromatografi cair

kinerja tinggi (KCKT) menghasilkan akurasi dan presisi yang setara antara kedua

metode.

Pada penelitian ini akan dilakukan percobaan penerapan metode

spektrofotometri UV dengan kombinasi kalibrasi multivariat untuk analisis

parasetamol, asetosal, dan kafein dalam sediaan tablet.

B. Permasalahan

1. Bagaimana validasi spektrofotometri UV yang dikombinasikan dengan teknik

kalibrasi multivariat untuk analisis campuran parasetamol, asetosal, dan kafein

dalam sediaan tablet tanpa tahap pemisahan?


3

2. Bagaimana aplikasi spektrofotometri UV yang dikombinasikan dengan teknik

kalibrasi multivariat untuk penetapan kadar parasetamol, asetosal, dan kafein

dalam sediaan tablet?

C. Keaslian Penelitian

Berdasarkan studi pustaka yang telah peneliti lakukan, masih jarang

ditemukan adanya analisis parasetamol, asetosal, dan kafein menggunakan metode

kombinasi spektrofotometri UV dengan kalibrasi multivariat. Beberapa penelitian

mengenai analisis parasetamol, asetosal, dan kafein yang pernah dilakukan

sebelumnya adalah Penetapan Kadar Parasetamol, Kafein, dan Asetosal Dalam

Sediaan Oral Secara Simultan Dengan Metode Kromatografi Cair Kinerja Tinggi

(KCKT) (Pane, 2011) dan Analisis Senyawa Multikomponen Campuran

Parasetamol, Asetosal, dan Kafein Secara Spektrofotometri dengan Metode

Spektra Derivatif Rasio-Divisor Ganda (Hajian and Soltaninezhad, 2012).

Analisis parasetamol, asetosal, dan kafein menggunakan metode

kombinasi spektrofotometri UV dan kalibrasi multivariat yang pernah dilakukan

sebelumnya yaitu Pemanfaatan Teknik Kalibrasi Multivariat untuk Penentuan

Parasetamol, Aspirin, dan Kafein dalam Formulasi Sediaan Farmasi Dengan

Spektrofotometri Secara Simultan (Özdemir, Dinc, and Onur, 2004), yang

membedakan adalah pada penelitian tersebut digunakan kalibrasi multivariat

Inverse Least Square (ILS) dan Classical Least Square (CLS) sementara pada

penelitian ini digunakan kalibrasi multivariat Partial Least Square (PLS).


4

D. Manfaat

a. Manfaat metodologis. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan alternatif

metode analisis senyawa campuran untuk menetapkan kadar parasetamol,

asetosal, dan kafein dalam sediaan tablet yang memiliki sistem optimal dan

memenuhi persyaratan validitas yang baik.

b. Manfaat teoretis. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi

tentang analisis campuran parasetamol, asetosal, dan kafein dalam sediaan

tablet menggunakan kombinasi spektrofotometri UV dan kalibrasi multivariat.

c. Manfaat praktis. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan untuk menetapkan

kadar campuran parasetamol, asetosal, dan kafein dalam sediaan tablet yang

banyak beredar di pasaran.

E. Tujuan Penelitian

1. Melakukan validasi metode spektrofotometri UV yang dikombinasikan dengan

teknik kalibrasi multivariat untuk analisis campuran parasetamol, asetosal, dan

kafein dalam sediaan tablet.

2. Mengetahui apakah spektrofotometri UV yang dikombinasikan dengan teknik

kalibrasi multivariat dapat diaplikasikan untuk penetapan kadar campuran

senyawa parasetamol, asetosal, dan kafein sediaan tablet.


5

BAB II

PENELAAHAN PUSTAKA

A. Parasetamol

Menurut Darsono (2002), parasetamol merupakan obat analgesik non

narkotik dengan cara kerja menghambat sintesis prostaglandin terutama di sistem

saraf pusat. Parasetamol digunakan secara luas di berbagai negara baik dalam

bentuk sediaan tunggal sebagai analgesik-antipiretik maupun kombinasi dengan

obat lain dalam sediaan obat flu atau obat sakit kepala melalui resep dokter atau

yang dijual bebas.

Gambar 1. Struktur parasetamol

Parasetamol (Gambar 1) berbentuk serbuk putih, tak berbau, rasa sedikit

pahit, dapat larut dalam air mendidih, dalam NaOH 1N, dan dalam etanol.

Parasetamol mengandung tidak kurang dari 98,0% dan tidak lebih dari 101,1%

C8H9NO2, dihitung terhadap zat anhidrat. Selain itu, parasetamol memiliki pKa

9,5 dan berat molekul 151,6 (Direktorat Jenderal Pengawas Obat dan Makanan,

1995). Menurut Auterhoff dan Kovar (1987), parasetamol dalam etanol

memberikan serapan maksimum pada panjang gelombang 250 nm ( = 913)

dan dalam metanol memberikan serapan maksimum pada panjang gelombang 250

nm ( = 900).


6

B. Asetosal

Asetosal atau asam asetil salisilat termasuk dalam golongan obat

antiinflamasi non steroid. Mekanisme kerja asetosal adalah dengan menghambat

sintesis prostaglandin dengan menghambat kerja enzim siklooksigenase pada

pusat termoregulator di hipotalamus dan perifer. Asetosal digunakan sebagai

analgesik, antipiretik, dan antiinflamasi (Darsono, 2002).

Gambar 2. Struktur asetosal

Asetosal (Gambar 2) berupa hablur putih, umumnya seperti jarum atau

lempengan tersusun, atau serbuk hablur putih; tidak berbau atau berbau lemah.

Asetosal stabil di udara kering; di dalam udara lembab secara bertahap

terhidrolisis menjadi asam salisilat dan asam asetat. Asetosal mengandung tidak

kurang dari 99,5% dan tidak lebih dari 100,5% C9H8O4, dihitung terhadap zat

yang telah dikeringkan, mempunyai berat molekul 180,16; sukar larut dalam air,

larut dalam kloroform dan dalam eter, mudah larut dalam etanol, serta memiliki

pKa 3,5 (Direktorat Jenderal Pengawas Obat dan Makanan, 1995). Menurut

Moffat (2011), asetosal dalam larutan asam memberikan serapan maksimum pada

panjang gelombang 230 nm ( = 466), 278 nm ( = 68) dan dalam larutan

basa memberikan serapan maksimum pada panjang gelombang 231 nm ( =

409), 298 nm ( = 190).


7

C. Kafein

Kafein (Gambar 3) berupa serbuk putih atau bentuk jarum mengkilat

putih, biasanya menggumpal, tidak berbau, rasa pahit. Kafein mengandung tidak

kurang dari 98,5% dan tidak lebih dari 101,0% C9H10N4O2 dihitung terhadap zat

anhidrat, memiliki berat molekul 194,19; sukar larut dalam air, dalam etanol,

dalam eter, mudah larut dalam kloroform dan memiliki pKa 10,4 (Direktorat

Jenderal Pengawas Obat dan Makanan, 1995). Menurut Moffat (2011), kafein

dalam larutan asam memberikan serapan maksimum pada panjang gelombang 273

nm ( = 504).

Gambar 3. Struktur kafein

Kafein menyebabkan relaksasi otot polos, terutama otot polos bronkus,

merangsang sistem saraf pusat (SSP), otot jantung, dan meningkatkan diuresis.

Efek samping dari penggunaan kafein ini berupa debar jantung, gangguan

lambung, tangan gemetar, gelisah, ingatan berkurang, dan sukar tidur. Kafein

biasanya digunakan dengan dosis kurang lebih 50 mg jika diberikan bersama

dengan analgesik (Tjay dan Rahardja, 2010).


8

D. Spektrofotometri Ultraviolet

Spektrofotometri UV adalah teknik analisis yang digunakan dengan cara

mengukur energi secara relatif jika energi tersebut ditransmisikan, direfleksikan

atau diemisikan sebagai fungsi panjang gelombang pada kisaran 200-400 nm.

Pada analisis menggunakan metode spektrofotometri UV, dilakukan pembacaan

absorbansi (penyerapan) radiasi elektromagnetik oleh suatu molekul. Hasil

pembacaan absorbansi disebut sebagai absorban (A) dan tidak memiliki satuan

%T. Spektrofotometri UV melibatkan energi elektronik yang cukup besar pada

molekul yang dianalisis, sehingga spektrofotometri UV lebih banyak digunakan

untuk analisis kuantitatif dibandingkan kualitiatif (Mulja dan Suharman, 1995).

Radiasi ultraviolet diserap oleh molekul organik, molekul yang

mengandung elektron π terkonjugasi dan atom yang mengandung elektron-n

menyebabkan transisi elektron di orbital terluarnya dari tingkat energi elektron

dasar ke tingkat energi elektron tereksitasi lebih tinggi. Besarnya serapan radiasi

tersebut sebanding dengan banyaknya molekul analit yang menyerap sehingga

dapat digunakan untuk analisis kuantitatif (Satiadarma, 2004).

1. Instrumentasi Spektrofotometer UV

Komponen–komponennya meliputi sumber sinar, monokromator, dan

sistem optik.

a. Sumber lampu; digunakan lampu deuterium untuk daerah UV pada panjang

gelombang 190-350 nm.

b. Monokromator; digunakan untuk mendispersikan sinar ke dalam komponen-

komponen panjang gelombangnya yang selanjutnya dipilih oleh celah (slit).


9

c. Optik-optik; dapat dirancang untuk memecah sumber sinar sehingga sumber

sinar melewati 2 kompartemen dan sebagaimana dalam spektrofotometer

berkas ganda (double beam), suatu larutan blangko dapat digunakan dalam satu

kompartemen untuk mengoreksi pembacaan atau spektrum sampel. Larutan

yang paling sering digunakan sebagai blangko dalam spektrofotometri adalah

semua pelarut yang digunakan untuk melarutkan sampel atau pereaksi (Gandjar

dan Rohman, 2007).

Spektrofotometer single beam melakukan pengukuran absorbansi dengan

cara cahaya hanya melewati satu arah sehingga nilai yang diperoleh hanya nilai

absorbansi dari larutan yang dimasukkan. Keuntungannya dibandingkan

spektrofotometer double beam adalah lebih sederhana dan lebih murah,

kelemahannya tidak dapat mengoreksi perubahan respon aborbansi akibat

kekeruhan sampel atau perbedaan intensitas cahaya baik dari sumber radiasi

maupun dari pengaruh luar (Haven, Tetrault, and Schenken, 1994).

Spektrofotometer double beam merupakan instrumen hasil

pengembangan dari spektrofotometer single beam. Spektrofotometer double beam

memiliki dua sinar yang dibentuk oleh potongan cermin yang digunakan untuk

memecah sinar. Sinar pertama melewati larutan blanko dan sinar kedua melewati

sampel sehingga spektrofotometer double beam dapat mengoreksi perubahan

respon absorbansi akibat perbedaan intensitas cahaya, fluktuasi pada kelistrikan

instrumen, dan absorbansi blanko (Haven, Tetrault, and Schenken, 1994).

2. Hukum Lambert-Beer


10

Hukum Lambert-Beer menyatakan bahwa intensitas yang diteruskan oleh

larutan zat penyerap berbanding lurus dengan tebal dan konsentrasi larutan.

Pengukuran absorpsi cahaya oleh molekul analit dalam larutan diatur oleh Hukum

Lambert-Beer yang dirumuskan dengan persamaan sebagai berikut:

log I0/It = A = ε.b.c

yang mana:

I0 : intensitas radiasi yang masuk

It : intensitas radiasi yang ditransmisikan

A : absorbansi

ε : absorptivitas

b : ketebalan kuvet (cm)

c : konsentrasi

Absorptivitas (ε) merupakan suatu konstanta yang tidak tergantung pada

konsentrasi, tebal kuvet dan intensitas radiasi yang mengenai larutan sampel.

Absorptivitas tergantung pada suhu, pelarut, struktur molekul, dan panjang

gelombang radiasi. Satuan ԑ ditentukan oleh satuan-satuan b dan c. Jika satuan c

dalam molar (M) maka absorptivitas disebut dengan absorptivitas molar (ԑ)

dengan satuan M-1

cm-1

atau liter.mol-1

cm-1

. Jika c dinyatakan dengan persen

berat/volume (g/100 mL) maka absorptivitas dapat ditulis dengan atau

seringkali ditulis dengan (Gandjar dan Rohman, 2007).


11

E. Kalibrasi Multivariat

Kemometrika adalah ilmu kimia yang menggunakan matematika dan

metode statistik untuk memperoleh informasi yang optimal pada suatu sistem.

Secara umum kemometrika mengungkap bahwa ada korelasi antara data yang

terukur dengan konsentrasi komponen. (Massart and Buydens, 1988). Kalibrasi

multivariat merupakan salah satu bentuk teknik analisis kemometrik yang paling

sering digunakan terutama untuk analisis multikomponen (Miller and Miller,

2005).

Kalibrasi PLS merupakan jenis regresi yang dihitung dengan algoritma

kuadrat terkecil yang menghubungkan antara dua matriks, data spektra pada

matriks X, dan nilai referens pada matriks Y. PLS sering digunakan dalam

spektroskopi untuk mengekstraksi informasi dari spektra yang mengandung

puncak-puncak yang tumpang tindih dan adanya pengganggu dari instrumen yang

digunakan untuk mengumpulkan data (Syahariza et al., 2005).

PLS menggunakan kombinasi linier dari variabel prediksi terhadap

variabel sebenarnya. Variabel yang menunjukkan korelasi tinggi dengan variabel

respon diberikan bobot tambahan karena lebih efektif untuk prediksi dan dengan

cara ini, kombinasi linier dari variabel prediksi dipilih dari yang memiliki korelasi

tinggi dengan variabel respon dan juga menjelaskan variasi dalam variabel

prediksi (Miller and Miller, 2010). Setiap komponen pada regresi PLS diperoleh

dengan memaksimalkan korelasi variasi antara variabel y dengan setiap fungsi

linier yang memungkinkan dari variabel x (Romia and Bernardez, 2009).


12

Pada penelitian ini diperlukan metode untuk menguji validitas model

analisis dengan menggunakan data uji di luar data yang digunakan dalam

pembentukan analisis. Metode ini disebut “validasi silang” yang digunakan untuk

menentukan seberapa kuat model prediksi yang dibuat untuk dapat

diimplementasikan (Nawa, 2012). Teknik validasi silang yang digunakan dalam

penelitian ini adalah leave one out, yaitu dengan cara nilai sampel pertama

dikeluarkan dari serangkaian data dan nilai sampel sisanya digunakan untuk

membuat persamaan kalibrasi, lalu sampel yang pertama diujikan pada persamaan

kalibrasi yang baru dan diperoleh nilai terprediksi untuk sampel pertama. Nilai

terprediksi diperoleh untuk seluruh nilai sampel yang ada kemudian diperoleh

selisih dari nilai sampel sebenarnya dengan nilai terprediksi untuk tiap sampel.

Total kuadrat selisih nilai-nilai ini disebut dengan PRESS (Miller and Miller,

2010).

F. Validasi Metode Kalibrasi Multivariat

Validasi metode analisis merupakan suatu persyaratan dasar untuk

menjamin kualitas dan kehandalan hasil dari semua aplikasi metode analisis

(Ermer and Miler, 2005).

1. Presisi

Presisi suatu prosedur analisis menunjukkan kedekatan nilai antara

serangkaian pengukuran yang dilakukan dari proses multiple sampling dari

sekumpulan sampel homogen dengan kondisi yang telah ditentukan. Presisi dapat

dipertimbangkan dalam tiga tingkatan, yaitu keterulangan (repeatability), presisi


13

antara (intermediet precision) dan ketertiruan (reproducibility) (Gandjar dan

Rohman, 2007).

Prediction residual error sum of square (PRESS) merupakan selisih

antara nilai aktual dengan nilai terprediksi (y) dihitung kemudian jumlah kuadrat

dari selisih tersebut dijumlah.

PRESS =

(Fatmawati, 2008).

Ketidakpastian kalibrasi dan prediksi konsentrasi yang tidak diketahui

dinyatakan sebagai root mean standard error of calibration (RMSEC), yaitu:

RMSEC =

dan root mean square error of prediction (RMSEP):

RMSECV = RMSEP =

yang mana merupakan kadar aktual dari sampel kalibrasi dan validasi

yang telah diperkirakan dan merupakan kadar terhitung yang diperoleh

dari model kalibrasi multivariat

(Danzer et al, 2004).

2. Akurasi

Akurasi merupakan ketelitian metode analisis atau kedekatan antara nilai

terukur dengan nilai yang diterima baik nilai konvensi, nilai sebenarnya atau nilai

rujukan. Akurasi diukur sebagai banyaknya analit yang diperoleh kembali pada

suatu pengukuran dengan melakukan spiking pada suatu sampel. Pada pengujian

bahan obat, akurasi diperoleh dengan membandingkan hasil pengukuran dengan


14

standard reference dan untuk menyatakan akurasi, ICH merekomendasikan

pengumpulan data dari sembilan kali penetapan kadar dengan tiga konsentrasi

yang berbeda (misal tiga konsentrasi dengan tiga kali replikasi). Data yang

diperoleh dinyatakan sebagai persentase perolehan kembali (% recovery) (Chan,

Lam, Lee, and Zhang, 2004).

G. Landasan Teori

Sediaan tablet yang digunakan dalam penelitian ini mengandung

parasetamol 400 mg, asetosal 250 mg, dan kafein 65 mg. Penetapan kadar perlu

dilakukan sebagai penjaminan mutu obat untuk mengetahui kesesuaian kadar yang

tertera pada etiket.

Parasetamol, asetosal, dan kafein memiliki sistem kromoforik dan gugus

auksokrom yang memungkinkan untuk dianalisis dengan metode spektrofotometri

ultraviolet. Ketiga senyawa tersebut juga memiliki panjang gelombang teoretis di

daerah UV, yang mana panjang gelombang parasetamol 250 nm, asetosal 230 nm,

dan kafein 273 nm dalam etanol.

Penelitian ini merupakan analisis senyawa multikomponen sehingga

untuk mengatasi overlapping spektra UV yang dihasilkan maka digunakan

kombinasi kemometrika sebagai teknik kalibrasi multivariat untuk pengolahan

data. Validasi metode dilakukan dengan parameter akurasi dan presisi.


15

H. Hipotesis

1. Spektrofotometri UV yang dikombinasikan dengan teknik kalibrasi multivariat

dapat digunakan untuk analisis campuran parasetamol, asetosal, dan kafein

dalam sediaan tablet serta memiliki validitas yang baik.

2. Spektrofotometri UV yang dikombinasikan dengan teknik kalibrasi multivariat

dapat diaplikasikan untuk penetapan kadar parasetamol, asetosal, dan kafein

dalam sediaan tablet.


16

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

A. Jenis dan Rancangan Penelitian

Jenis penelitian ini termasuk penelitian eksperimental dengan rancangan

penelitian deskriptif. Jenis penelitian eksperimental karena terdapat perlakuan

terhadap subyek penelitian dan rancangan penelitian bersifat deskriptif karena

peneliti hanya mendeskripsikan keadaan yang ada.

B. Variabel Penelitian

1. Variabel bebas

Variabel bebas dalam penelitian ini adalah kadar senyawa campuran

parasetamol, asetosal, dan kafein.

2. Variabel tergantung

Variabel tergantung dalam penelitian ini adalah absorbansi yang diberikan oleh

spektrofotometer UV.

3. Variabel pengacau

Variabel pengacau terkendali dalam penelitian ni adalah kemurnian bahan baku

parasetamol, asetosal, dan kafein, pengotor dari alat gelas, dan kemurnian

pelarut yang digunakan.

Variabel pengacau tak terkendali dalam penelitian ini adalah kondisi

spektrofotometer UV dan kontaminasi dari luar pada larutan kerja.


17

C. Definisi Operasional

1. Baku parasetamol, asetosal, dan kafein yang digunakan sebagai sampel

kalibrasi dan sampel adalah baku parasetamol, asetosal, dan kafein yang

diperoleh dari P.T. Konimex dan P.T. Combiphar.

2. Absorbansi yang diukur merupakan absorbansi parasetamol, asetosal, dan

kafein.

3. Spektrofotometer yang digunakan merupakan seperangkat alat

spektrofotometer UV merk Shimadzu UV-1800 yang dihubungkan dengan

seperangkat komputer merk Advance dan printer merk Hp.

D. Bahan

Bahan-bahan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi standar kerja

parasetamol (P.T. Combiphar), standar kerja asetosal (P.T. Konimex), dan standar

kerja kafein (P.T. Konimex), etanol p.a (Merck), sediaan farmasi tablet obat sakit

kepala dan migrain dibeli di apotek di Yogyakarta (komposisi zat aktif

parasetamol 400 mg, asetosal 250 mg, dan kafein 65 mg), kertas saring.

E. Alat

Alat yang digunakan dalam penelitian ini meliputi spektrofotometer UV

merk Shimadzu UV-1800, kuvet kuarsa merk Hellma, neraca analitik merk Ohaus

tipe PAJ1003 kepekaan 0,1 mg (maksimal 120 gram, minimal 0,001 gram),

ultrasonikator merk Retsch tipe T460, mikropipet skala 20-200 µL dan 100-1000


18

µL merk Socorex, mortir, stamper, dan seperangkat alat gelas yang umum

digunakan dalam laboratorium analisis.

F. Tata Cara Penelitian

1. Penyiapan Larutan Set Kalibrasi dan Larutan Set Validasi

a. Pembuatan larutan induk

Standar kerja parasetamol, asetosal, dan kafein ditimbang seksama masing-

masing lebih kurang 50 mg dimasukkan dalam labu takar 50 mL dilarutkan

dengan etanol hingga tanda sehingga diperoleh larutan dengan konsentrasi

1000 μg/mL.

b. Dari larutan (a) diambil masing-masing 5,0 mL lalu dimasukkan ke dalam

labu takar 25 mL kemudian diencerkan dengan etanol hingga tanda

sehingga diperoleh larutan masing-masing dengan konsentrasi 200 μg/mL.

c. Dari larutan (b) diambil masing-masing 250 μL lalu dimasukkan ke dalam

labu takar 10 mL kemudian diencerkan dengan etanol hingga diperoleh

larutan masing-masing dengan konsentrasi 5 μg/mL dan dilakukan

scanning spektra pada panjang gelombang 210-350 nm dengan interval

nilai absorbansi tiap 2 nm.

d. Dilakukan pula scanning larutan sampel dan larutan campuran standar

dengan komposisi dan konsentrasi yang sama dengan larutan sampel.

e. Dari larutan (b) dipipet sejumlah tertentu, dimasukkan dalam labu takar 10

mL dan diencerkan dengan pelarut etanol hingga diperoleh kadar sesuai

tabel I untuk set kalibrasi dan tabel II untuk set validasi.


19

Tabel I. Komposisi campuran sintetik parasetamol (PCT), asetosal (ASP), dan kafein (CAF)

untuk kalibrasi

No. PCT (µg/mL) ASP (µg/mL) CAF (µg/mL)

1. 4,0 5,0 1,1

2. 6,0 4,0 1,2

3. 2,0 1,0 1,3

4. 5,0 3,0 1,4

5. 3,0 5,0 1,1

6. 3,0 1,0 1,4

7. 2,6 1,4 2,0

8. 11,0 5,0 0,8

9. 6,2 1,8 1,0

10. 8,8 7,5 2,7

11. 4,7 4,2 0,9

12. 6,8 9,3 0,8

13. 6,1 9,8 0,4

14. 7,6 5,4 0,7

15. 9,4 8,2 1,5

16. 10,5 1,4 1,9

17. 11,2 3,0 0,7

18. 8,9 7,8 1,0

19. 4,6 9,8 1,8

20. 5,2 7,9 1,2

Tabel II. Komposisi campuran sintetik parasetamol (PCT), asetosal (ASP), dan kafein (CAF)

untuk validasi

No. PCT (µg/mL) ASP (µg/mL) CAF (µg/mL)

1. 5,0 2,0 1,4

2. 5,8 2,4 1,8

3. 3,8 4,6 1,5

4. 6,2 1,8 1,0

5. 4,7 4,2 0,9

6. 2,0 3,0 1,3

7. 6,0 4,0 1,2

8. 3,4 2,7 0,6

9. 3,0 5,0 1,1

10. 7,0 3,0 1,0

2. Analisis Sampel

a. Sejumlah 20 sediaan tablet, dihitung bobot rata-rata tiap tablet. Sediaan

tablet memenuhi syarat apabila ditimbang satu per satu, tidak ada lebih dari


20

2 tablet yang menyimpang dari bobot rata-rata lebih besar dari 5% dan tidak

ada satu tablet pun yang bobotnya menyimpang dari bobot rata-rata lebih

dari 10% (Direktorat Jenderal Pengawasan Obat dan Makanan, 1995).

b. Sebanyak 20 tablet yang telah diuji keseragaman bobot diserbukkan dan

dihomogenkan dalam mortir.

c. Sejumlah tertentu serbuk setara dengan 50 mg parasetamol ditimbang dan

dilarutkan dengan etanol kemudian diultrasonifikasi selama 15 menit.

d. Larutan disaring menggunakan kertas saring dan dimasukkan ke dalam labu

takar 25 mL kemudian ditambahkan pelarut sampai tanda.

e. Dari larutan (c) dipipet 1,0 mL dan dimasukkan ke dalam labu takar 5,0 mL

kemudian ditambahkan pelarut etanol sampai tanda.

f. Dari larutan (d) dipipet lagi 0,1 mL dan dimasukkan dalam labu takar 5,0

mL, kemudian ditambahkan pelarut etanol sampai tanda.

g. Larutan tersebut direkam spektranya pada panjang gelombang 210-350 nm

dengan interval absorbansi tiap 2 nm.

h. Penetapan kadar parasetamol, asetosal, dan kafein dilakukan sebanyak 6

kali. Kadar dihitung menggunakan metode kalibrasi multivariat partial least

square (PLS).

3. Analisis Statistik dan Pengolahan Data

Analisis kalibrasi multivariat dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak

Minitab versi 17.0 (Trial). Kertas kerja perangkat lunak Excel 2010 digunakan

untuk menentukan konsentrasi secara acak masing-masing zat aktif dan untuk


21

menghubungkan antara konsentrasi sebenarnya dan konsentrasi yang

ditemukan atau terprediksi.


22

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

Tahap awal penelitian ini adalah mengukur absorbansi baku masing-

masing komponen dalam pelarut etanol secara tunggal pada panjang gelombang

210-350 nm. Hal ini bertujuan untuk mengetahui profil masing-masing spektra

dan seberapa besar overlapping spektra masing-masing komponen tersebut jika

diukur dalam campuran.

Gambar 4. Overlay spektra parasetamol (PCT), asetosal (ASP), kafein (CAF) dan campuran

ketiganya dalam pelarut etanol pada konsentrasi 5 μg/mL yang dikenai scanning pada

panjang gelombang 200-400 nm

Scanning parasetamol, asetosal dan kafein dengan spektrofotometer UV

menunjukkan adanya overlapping antar ketiganya, yang mana puncak spektra

parasetamol muncul pada λ 250 nm, asetosal pada λ 232 nm, dan kafein pada λ

272 nm (Gambar 4). Adanya overlapping tersebut menyebabkan analisis

campuran parasetamol, asetosal, dan kafein secara konvensional tanpa tahap

pemisahan tidak dapat dilakukan sehingga diperlukan kombinasi dengan kalibrasi

multivariat.


23

Pada gambar 4 di atas tampak ketiga komponen tersebut mempunyai

profil spektra yang overlapping sehingga tidak dapat dilakukan analisis secara

spektrofotometri biasa (Ragno et al., 2004). Analisis masing-masing komponen

dalam campuran yang mempunyai spektra overlapping hanya dapat diatasi dengan

metode pemisahan secara kromatografi atau spektrofotometri yang

dikombinasikan dengan kalibrasi multivariat (Miller & Miller, 2010).

Gambar 5. Overlay spektra UV campuran baku (PCT, ASP dan CAF) dan sampel sediaan farmasi

yang mengandung PCT, ASP dan CAF yang dikenai scanning pada panjang

gelombang 210-350 nm

Sediaan obat selain mengandung bahan aktif juga berisi bahan tambahan

lain yang dapat mengganggu analisis jika memberikan serapan pada panjang

gelombang yang sama dengan bahan baku obat. Maka dilakukan scanning

campuran baku dengan sampel sediaan obat untuk mengetahui hal tersebut

(Gambar 5). Pada gambar 5 tampak bahwa campuran baku dan sampel sediaan

farmasi memiliki spektra yang identik sehingga dapat disimpulkan bahwa

komponen sampel sediaan farmasi (tablet) selain bahan aktif tidak mengandung

bahan tambahan lain yang signifikan mempunyai serapan pada panjang

gelombang 210-350 nm.


24

A. Kalibrasi Multivariat menggunakan Partial Least Square (PLS)

Metode PLS mampu memprediksi dengan cara yang lebih baik ketika

ada spektra yang tumpang tindih dan lebih efektif dalam memprediksi karena

hanya menggunakan variabel yang paling berkorelasi terhadap variabel respon

(Sohrabi et al., 2009; Miller and Miller, 2010). Tahapan PLS yaitu pemodelan

kalibrasi, validasi, dan analisis sampel (Osborne et al., 1997).

Gambar 6. Overlay 20 spektra UV campuran sintetik baku parasetamol (PCT), asetosal (ASP),

dan kafein (CAF) yang dikenai scanning pada panjang gelombang 210-350 nm

Model kalibrasi dibentuk dari 20 campuran sintetik baku parasetamol,

asetosal dan kafein (Tabel I) kemudian diukur absorbansinya pada panjang

gelombang 210-350 nm dengan interval 2 nm menggunakan pelarut etanol

sebagai blangko sehingga menghasilkan 71 data absorbansi pada masing-masing

campuran. Gambar 6 menunjukkan overlay spektra 20 campuran sintetik baku

untuk model kalibrasi.

Analisis kuantitatif parasetamol, asetosal, dan kafein dilakukan dengan

bantuan model regresi PLS menggunakan perangkat lunak Minitab 16.0 (Trial)


25

dengan memasukkan data absorbansi campuran sintetik baku tersebut kemudian

dilakukan pemilihan panjang gelombang yang akan digunakan. Pemilihan panjang

gelombang merupakan tahap yang penting karena menentukan kualitas analisis

multikomponen. Menurut El Gindy (2006), pemilihan panjang gelombang pada

PLS diperlukan supaya kinerja model dapat optimum meskipun metode ini secara

komputerisasi dapat menghitung seluruh spektrum.

Tabel III. Hasil perhitungan regresi 20 sampel kalibrasi secara PLS

Nomor

campuran

Konsentrasi (μg/mL)

PCT ASP CAF

Aktual Prediksi Aktual Prediksi Aktual Prediksi

1 4,0 3,825 5,0 4,731 1,1 1,0715

2 6,0 6,138 4,0 4,106 1,2 1,1825

3 2,0 1,930 1,0 1,104 1,3 1,2895

4 5,0 4,906 3,0 3,323 1,4 1,4407

5 3,0 2,897 5,0 4,731 1,1 1,1292

6 3,0 3,149 1,0 1,049 1,4 1,3395

7 2,6 2,761 1,4 1,438 2,0 1,9842

8 11,0 10,978 5,0 5,134 0,8 0.7971

9 6,2 6,058 1,8 1,772 1,0 1.0611

10 8,8 8,790 7,5 7,613 2,7 2.7172

11 4,7 4,729 4,2 3,973 0,9 0.8607

12 6,8 6,870 9,3 9,311 0,8 0.8154

13 6,1 6,061 9,8 10,112 0,4 0.4353

14 7,6 7,801 5,4 5,674 0,7 0.7664

15 9,4 9,407 8,2 7,877 1,5 1.4224

16 10,5 10,352 1,4 1,399 1,9 1.9441

17 11,2 11,234 3,0 2,805 0,7 0.6912

18 8,9 8,909 7,8 7,640 1,0 0.9427

19 4,6 4,565 9,8 9,545 1,8 1.8081

20 5,2 5,239 7,9 8,166 1,2 1.2012

Persamaan:

y = 0,9986x + 0,00878

Persamaan:

y = 0,9952x + 0,02417

Persamaan:

y = 0,9945x + 0,00687

R2 = 0,9986 R

2 = 0,9952 R

2 = 0,9945

RMSEC = 0,107 μg/mL RMSEC = 0,210 μg/mL RMSEC = 0,040 μg/mL


26

Rentang panjang gelombang yang dipilih adalah rentang yang mana

masing-masing komponen dalam campuran terdapat pada konstruksi terbaiknya,

yaitu korelasi antara nilai aktual dan nilai terhitung atau nilai prediksi paling

optimal dan kesalahan yang minimal. Panjang gelombang antara 220-270 nm

dipilih untuk analisis kuantitatif parasetamol, dan 220-280 nm untuk asetosal dan

kafein. Pada panjang gelombang tesebut diperoleh R2 (koefisien determinasi)

yang paling tinggi dan RMSEC (root mean square error of calibration) paling

kecil. Tabel III menunjukkan bahwa nilai RMSEC dan nilai R2

parasetamol,

asetosal, dan kafein. Gambar 7, 8, dan 9 menunjukkan hubungan antara kadar

prediksi dan kadar sebenarnya.

111098765432

11

10

9

8

7

6

5

4

3

2

Actual Response

Ca

lcu

late

d R

esp

on

se

PLS Response Plot(response is PCT)

10 components

Gambar 7. Kurva hubungan antara kadar aktual (actual response) vs kadar prediksi (calculated

response) parasetamol tanpa validasi silang (leave one out) dengan metode

spektrofotometri UV-PLS pada λ 220-270 nm


27

1086420

10

8

6

4

2

0

Actual Response

Ca

lcu

late

d R

esp

on

se

PLS Response Plot(response is ASP)

10 components


response) asetosal tanpa validasi silang (leave one out) dengan metode


3.02.52.01.51.00.5

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

Actual Response

Ca

lcu

late

d R

esp

on

se

PLS Response Plot(response is CAF)

10 components


response) kafein tanpa validasi silang (leave one out) dengan metode



28

B. Validasi Model Kalibrasi Multivariat Partial Least Square (PLS)

Salah satu kelemahan kalibrasi multivariat adalah terjadinya over-fitting

yang mana model tampak sempurna dengan nilai korelasi yang baik dan kesalahan

yang kecil, namun tidak mampu memberikan hasil yang baik pada set data yang

berbeda. Cara mengatasi over-fitting ada 2 jenis yaitu validasi internal dan

validasi eksternal (Faber and Rajko, 2007).

Validasi internal pada penelitian ini dilakukan menggunakan metode

validasi silang leave one out. Pada metode ini digunakan data kalibrasi dengan

mengeluarkan satu data dan memprediksi hasilnya menggunakan persamaan dari

data yang tersisa. Proses tersebut diulangi sampai semua data kalibrasi

dikeluarkan satu kali. Gambar 10, 11, dan 12 menunjukkan hasil validasi silang

dari minitab.

Gambar 10. Data dan parameter validasi silang leave one out parasetamol dengan metode



29

Gambar 11. Data dan parameter validasi silang leave one out asetosal dengan metode


Gambar 12. Data dan parameter validasi silang leave one out kafein dengan metode



30

Validasi silang juga dapat menentukan jumlah komponen optimum yang

mencirikan data (Ardiyanti, 2014). Berdasarkan hasil validasi silang ini diketahui

parasetamol mempunyai 8 komponen, asetosal mempunyai 3 komponen, dan

kafein mempunyai 6 komponen optimum.

Parameter validasi pada analisis multivariat adalah presisi dan akurasi.

Presisi dideskripsikan dengan nilai RMSEC, RMSECV (root mean squared error

of cross validation), RMSEP (root mean square error of prediction), dan PRESS

(predicted residual error sum of squares), yang mana semakin kecil nilainya

semakin kecil kesalahan prediksi dan semakin baik kemampuan model untuk

memprediksi atau semakin baik presisinya. Akurasi dinyatakan dalam koefisien

determinasi (R2). Semakin dekat R

2 dengan 1 menunjukkan hubungan antara nilai

aktual dan nilai prediksi yang semakin baik atau semakin baik presisinya. Selain

itu akurasi juga dapat dideskripsikan dengan persamaan garis y = Bx + A, yang

mana x = kadar sebenarnya dan y = kadar terprediksi. Akurasi yang baik jika nilai

A mendekati 0 dan B mendekati 1 (Danzer et al, 2004).

Hasil evaluasi untuk parasetamol diperoleh nilai PRESS 7,579 μg/mL,

RMSECV 0,615 μg/mL, R2 0,951; untuk asetosal diperoleh nilai PRESS 10,412

μg/mL, RMSECV 0.721 μg/mL, R2

0,940; dan untuk kafein diperoleh nilai

PRESS 0,4240 μg/mL, RMSECV 0,145 μg/mL, R2 0,923. Gambar 15, 16, dan 17

menujukkan profil hubungan antara kadar aktual dan kadar prediksi.


31

12108642

12

10

8

6

4

2

Actual Response

Ca

lcu

late

d R

esp

on

se

Fitted

Crossval

Variable

PLS Response Plot(response is PCT)

8 components


response) parasetamol hasil validasi silang (leave one out) dengan metode


1086420

10

8

6

4

2

0

Actual Response

Ca

lcu

late

d R

esp

on

se

Fitted

Crossval

Variable

PLS Response Plot(response is ASP)

3 components


response) asetosal hasil validasi silang (leave one out) dengan metode



32

3.02.52.01.51.00.5

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

Actual Response

Ca

lcu

late

d R

esp

on

se

Fitted

Crossval

Variable

PLS Response Plot(response is CAF)

6 components


response) kafein hasil validasi silang (leave one out) dengan metode


Validasi eksternal dilakukan dengan menghitung kadar prediksi dari 10

campuran sintetik baku (Tabel II) menggunakan koefisien yang diperoleh dari set

kalibrasi. Gambar 16 menunjukkan overlay spektra 10 campuran sintetik baku

untuk model validasi.

Gambar 16. Overlay 10 spektra UV campuran sintetik baku parasetamol (PCT), asetosal (ASP),

dan kafein (CAF) yang dikenai scanning pada panjang gelombang 210-350 nm


33

Gambar 17, 18 dan 19 menunjukkan persamaan garis diperoleh melalui

plot hubungan antara nilai sebenarnya dan nilai. Parameter kebaikan validasi

dinyatakan dengan nilai R2, PRESS, dan RMSEP (Tabel IV).

Gambar 17. Kurva hubungan antara kadar aktual vs kadar prediksi parasetamol (PCT) hasil

validasi eksternal dengan metode spektrofotometri UV-PLS pada λ 220-270 nm

Gambar 18. Kurva hubungan antara kadar aktual vs kadar prediksi asetosal (ASP) hasil validasi

eksternal dengan metode spektrofotometri UV-PLS pada λ 220-280 nm.


34

Gambar 19. Kurva hubungan antara kadar aktual vs kadar prediksi kafein (CAF) hasil validasi

eksternal dengan metode spektrofotometri UV-PLS pada λ 220-280 nm

Tabel IV. Hasil validasi eksternal parasetamol, asetosal, dan kafein dengan kalibrasi PLS

Nomor

campuran

Konsentrasi (μg/mL)

PCT ASP CAF

Aktual Prediksi Aktual Prediksi Aktual Prediksi

1 5,0 4,79520 2,0 2,91075 1,4 1,26631

2 2,0 1,54559 4,0 5,40104 1,3 1,00163

3 8,0 6,18872 5,0 5,09501 1,3 1,03330

4 10,2 10,75373 8,8 7,66039 0,4 0,29092

5 8,6 8,69745 6,4 6,79072 2,5 2,37609

6 13,6 8,17879 10,3 10,53600 3,0 2,92519

7 5,1 4,75546 6,0 6,00633 2,6 2,90963

8 12,0 12,43869 8,2 8,07083 2,2 2,08582

9 3,9 2,49220 3,3 2,87993 2,5 2,34018

10 11,0 8,19067 5,9 4,11552 2,4 2,11368

Persamaan:

y = 0,8002x + 0,4502

Persamaan:

y = 0,8736x + 0,7137

Persamaan:

y = 1,0726x - 0,261

R2 = 0,7696 R

2 = 0,8714 R

2 = 0,9664

RMSEP = 2,084 μg/mL RMSEP = 0,877 μg/mL RMSEP = 0,207 μg/mL

PRESS = 43,4200 PRESS = 7,6860 PRESS = 0,4273


35

Tabel V. Rekapitulasi hasil evaluasi parameter validasi metode spektrofotometri UV-PLS untuk

penetapan kadar parasetamol (PCT, asetosal (ASP), dan kafein (CAF)

Tahap Parameter PCT ASP CAF

Kalibrasi

RMSEC 0,107 0,210 0,040

R2 0,9986 0,9952 0,9945

a 0,00878 0,02417 0,00687

b 0,9986 0,9952 0,9945

Validasi internal

(validasi silang)

RMSECV 0,615 0,721 0,145

R2 0,9514 0,9405 0,9233

PRESS 7,579 10,412 0,4240

a 0,2384 0,2380 0,05301

b 0,9593 0,9500 0,9607

Validasi eksternal

RMSEP 2,084 0,877 0,207

R2 0,7696 0,8714 0,9664

PRESS 42,42 7,686 0,4273

a 0,4502 0,7137 -0,261

b 0,8002 0,8736 1,0726

Berdasarkan hasil evaluasi parameter, pada validasi silang menggunakan

teknik leave one out maupun validasi eksternal diperoleh nilai R2 < 0,99 dan nilai

PRESS, RMSECV, dan RMSEP yang besar menunjukkan akurasi dan presisi

yang diperoleh untuk ketiga senyawa kurang baik.

C. Penetapan Kadar Sampel Sediaan Farmasi

Sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah sediaan farmasi dalam

bentuk tablet yang mengandung parasetamol, asetosal, dan kafein. Penetapan

kadar menggunakan model kalibrasi multivariat PLS yang telah divalidasi

sebelumnya.

Setelah tablet memenuhi kriteria keseragaman bobot, tablet kemudian

digerus menggunakan mortir dan stamper untuk menghomogenkan sampel guna

memenuhi syarat sampel. Sediaan farmasi yang akan diuji pada penelitian ini


36

mencantumkan komposisi kandungan masing-masing senyawa aktif sehingga

dapat diperkirakan konsentrasi akhir analit sampel.

Penetapan kadar sampel untuk parasetamol, asetosal, dan kafein

dilakukan dengan melarutkan sejumlah serbuk yang setara dengan 50 mg

parasetamol dalam tablet sediaan farmasi dalam pelarut etanol sehingga diperoleh

konsentrasi parasetamol 8 μg/mL, asetosal 5 μg/mL, dan kafein 1,3 μg/mL pada

larutan akhir. Larutan sampel dibuat enam kali replikasi kemudian dihitung rata-

rata kadar dan nilai RSD. Gambar 20 menunjukkan spektra larutan sampel.

Gambar 20. Overlay spektra 6 replikasi sampel untuk penetapan kadar pada konsentrasi setara

parasetamol 8μg/mL

Tabel VI. Hasil penetapan kadar prediksi parasetamol (PCT) dalam sediaan farmasi tablet

menggunakan metode spektrofotometri UV-PLS

Evaluasi PCT Sampel

rep 1 rep 2 rep 3 rep 4 rep 5 rep 6

Calculated (μg/mL) 5,368 3,649 5,594 4,541 4,017 3,605

Penimbangan Sampel (mg) 116,7 116,6 116,6 116,1 116,5 116,6

Pengenceran 6250 6250 6250 6250 6250 6250

Bobot Rata-rata (mg) 931,275 931,275 931,275 931,275 931,275 931,275

Etiket (mg) 400 400 400 400 400 400

Kadar (mg) 267,71 182,14 279,23 227,66 200,69 179,95

Rata-rata kadar 222,90 mg/tablet

SD 54,11

RSD 24,28 %


37

Tabel VII. Hasil penetapan kadar prediksi asetosal (ASP) dalam sediaan farmasi tablet


Evaluasi ASP Sampel


Calculated (μg/mL) 3,333 3,071 3,357 3,277 3,109 3,209


Pengenceran 6250 6250 6250 6250 6250 6250


Etiket (mg) 250 250 250 250 250 250

Kadar (mg) 166,22 153,29 167,56 164,30 155,31 160,18


SD 6,15

RSD 3,82 %

Tabel VIII. Hasil penetapan kadar prediksi kafein (CAF) dalam sediaan farmasi tablet


Evaluasi CAF Sampel


Calculated (μg/mL) 1,232 1,019 1,257 1,159 1,085 1,124


Pengenceran 6250 6250 6250 6250 6250 6250


Etiket (mg) 65 65 65 65 65 65

Kadar (mg) 61,47 50,89 62,73 58,12 54,21 56,09


SD 6,42

RSD 11,21 %

Berdasarkan hasil penetapan kadar sampel diperoleh nilai RSD > 2%

untuk ketiga senyawa. Hal ini menunjukkan presisi yang kurang baik. Rentang

kadar untuk parasetamol 168,79–277,01 mg/tablet, asetosal 154,99–167,29

mg/tablet, dan kafein 50,83–63,67 mg/tablet, sedangkan USP 23 menetapkan

persyaratan rata-rata kadar untuk tablet parasetamol, asetosal, dan kafein 90-110%

dari yang tertera pada etiket sehingga kadar yang diperoleh pada penelitian ini

berada di luar rentang persyaratan yang ditetapkan. Oleh sebab itu, penetapan


38

kadar parasetamol, asetosal, dan kafein dengan model kalibrasi multivariat PLS

tidak dapat digunakan.


39

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan

1. Spektrofotometri ultraviolet yang dikombinasikan dengan teknik kalibrasi

multivariat partial least square (PLS) kurang sukses digunakan untuk analisis

campuran parasetamol, asetosal, dan kafein karena nilai akurasi dan presisi

yang dihasilkan kurang baik dan tidak memenuhi syarat.

2. Spektrofotometri ultraviolet yang dikombinasikan dengan teknik kalibrasi

multivariat partial least square (PLS) tidak dapat diaplikasikan untuk

penetapan kadar campuran senyawa parasetamol, asetosal, dan kafein. Hasil

penetapan kadar pada sampel tablet obat sakit kepala diperoleh nilai rentang

kadar untuk parasetamol 168,79–277,01 mg/tablet, asetosal 154,99–167,29

mg/tablet dan kafein 50,83–63,67 mg/tablet dengan nilai RSD > 2%.

B. Saran

1. Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai faktor-faktor yang

mempengaruhi ketidakberhasilan metode spektrofotometri ultraviolet yang

dikombinasikan dengan kalibrasi multivariat.

2. Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut menggunakan metode analisis

spektrofotometri yang dikombinasikan dengan kalibrasi multivariat lain untuk

analisis bentuk sediaan obat selain tablet.


40

3. Perlu dilakukan perbandingan analisis senyawa campuran parasetamol,

asetosal, dan kafein dalam sediaan tablet menggunakan metode kromatografi

cair kinerja tinggi (KCKT).


41

DAFTAR PUSTAKA

Ardiyanti, Y., 2014, Kombinasi Spektrofotometri UV dan Kalibrasi Multivariat

untuk Analisis Parasetamol, Guafenesin, dan Klorfeniramin Maleat

secara Simultan, Tesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.

Auterhoff, H., dan Kovar, A., 1987, Identifikasi Obat, ITB Press, Bandung, hal.

165, 176.

Chan, C. C., Lam, H., Lee, Y. C., Zhang, X. M., 2004, Analytical Method

Validation and Instrument Performance Verification, A John Wiley and

Sons, Inc., Kanada, pp. 16, 18-20.

Che Man, Y.B, Syahariza, Z.A., and Rohman, A., 2010, Chapter 1. Fourier

transform infrared (FTIR) spectroscopy: development, techniques, and

application in the analysis of fats and oils, in Fourier Transform Infrared

Spectrocopy edited by Oliver J. Ress, Nova Science Publishers, New

York: USA, (ISBN 978-1-61668-835-6), pp 1-36.

Chotimah, C., 2014, Kombinasi Spektrofotometri Ultraviolet dan Kalibrasi

Multivariat untuk Analisis Metampiron, Vitamin B1, dan Vitamin B6

Secara Simultan Tanpa Tahap Pemisahan, Tesis, Universitas Gadjah

Mada, Yogyakarta.

Damayanti, S., Ibrahim, S., Firman, K., dan Tjahjono, D. H., 2003, Penetapan

Secara Simultan Campuran Parasetamol dan Ibuprofen dengan

Kromatografi Cair Kinerja Tinggi, Indonesian Journal of Chemistry,

3(1), 9-13.

Danzer, K., Otto, M., and Currie, L. A., 2004, Guidline for Calibration in

Analytical Chemistry Part 2. Multispecies Calibration (IUPAC Technical

Report), Pure Appl. Chem., 76(6): 1215-1225.

Darsono. L., 2002, Diagnosis dan Terapi Intoksikasi Salisilat dan Parasetamol,

JKM, 2(1), 30-38.

Direktorat Jenderal Pengawas Obat dan Makanan RI, 1995, Farmakope

Indonesia, jilid IV, Departemen Kesehatan Republik Indonesia, Jakarta,

pp. 31, 254, 649.

El Gindy, A. G., Emaraa, S., and Mostafa, A., 2006, Apllication and validation of

chemometrics-assisted apectrophotometry and liquid chromatography for

the simultaneous determination of six-component pharmaceuticals,

J.Pharm. Biomed. Anal. 41:421-430.

Ermer, J. and Miller, J. H., 2005, Method Validation in Pharmaceutical Analysis,

Wiley-VCH Verlag GmBH & Co.KgaA, Weinheim, p. 3.


42

Faber, N. M., and Rajko, R, 2007, How to Avoid Over-fitting in Multivariate

Calibration-The Conventional Validation Approach and An Alternative,

Anal. Chim. Acta., 595: 98-106.

Fatmawati, Y., 2008, Kombinasi Spektrum Ultraviolet dan Model Kalibrasi

Multivariat Untuk Penentuan Simultan Kafein, Vitamin B2, B2, dan B6,

Skripsi, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

Hajian, R. and Soltaninezhad, A., 2012, The Spectrophotometric Multicomponen

Analysis of a Ternary Mixture of Paracetamol, Aspirin, and Caffeine by

the Double Divisor-Ratio Spectra Derivative Method, Journal of

Spectroscopy, 2013, 1-7.

Haven, M. C., Tetrault, G. A., and Schenken, J. R., 1994, Laboratory

Instrumentation, John Wiley & Sons, Inc., New York, pp. 88-90.

Massart, D.L. and Buydens, L. 1998, Chemometrics in pharmaceutical analysis.

Journal of Pharmaceutical & Biomedical Analysis, 6, 535-545.

Miller, J. N., and Miller, J. C., 2010, Statistic and Chemometrics for Analytical

Chemistry, 6th

Edition, Pearson Education Limited, Harlow.

Moffat, A. C., Osselton, M. D., and Widdop, B., 2011, Clarke’s Analysis of Drugs

and Poisons, 4th

Edition, Pharmaceutical Press, London, pp. 924, 1028,

Mulja, M dan Suharman, 1995, Analisis Instrumental, Universitas Airlangga,

Surabaya, pp. 26-34.

Naid, T., Kasim, S., dan Pakaya, M., 2011, Penetapan Kadar Parasetamol Dalam

Tablet Kombinasi Parasetamol Dengan Kofein Secara Spektrofotometri

Ultraviolet-Sinar Tampak,Majalah Farmasi dan Farmakologi, 15(2), 77-

82.

Nawa, P. K., 2012, Analisis Kontaminasi Lemak Babi Dalam Minyak Goreng

Sawit Menggunakan Spektroskopi Fourier Transform Infrared (FTIR)

dan Kemometrika, Skripsi, Universitas Jember, Jember.

Osborne, S. D., Jordan, R. B., and Kunnemeyer, R., 1997, Method of Wavelength

Selection for PLS, Analyst, 122, 1531-1537.

Ozdemir, A., Dinc, E., and Onur F., 2004, Utilization of Multivariate Calibration

Techniques for The Spectrophotometric Simultaneous Determination of

Paracetamol, Aspirin and Caffeine in A Paharmaceutical Formulation,

Turkish J. Pharm. Sci., 1(3), 139-151.

Watson, D. G., 2003, Pharmaceutical Analysis : A Textbook for Pharmacy

Students and Pharmaceutical Chemists, Churchill Livingstone, USA, p.

79.


43

Pane, R, K., 2010, Penetapan Parasetamol, Kafein dan Asetosal Dalam Sediaan

Oral Secara Simultan Dengan Metode Kromatografi Cair Kinerja Tinggi

(KCKT), Skripsi, Universitas Sumatera Utara, Medan.

Ragno, G., Ioele, G., and Risoli, A., 2004, Multivariate Calibration Techniques

Applied to The Spectrophotometric Analysis of One-to-Four Component

Systems, Anal. Chim, 512, 173-180.

Rohman, A, 2012, Application of FTIR spectroscopy for quality control in

pharmaceutical products: a review, Indonesian Journal of Pharmacy,

23(1), 1 -8.

Romia, M. B., and Bernardez, M. A., 2009, Multivariate Calibration for

Quantitative Analysis dalam Infrared Spectroscopy for Food Quality

Analysis and Control, Elsevier Academic Press, United Kingdom.

Sastrohamidjojo, H., 2001, Spektroskopi, Liberty, Yogyakarta, pp. 1-43.

Satiadarma, K., 2004, Asas Pengembangan Prosedur Analisis, Edisi pertama,

Airlangga University Press, Surabaya, pp. 383-385.

Sohrabi, M. R., Fathabadi, M., and Nouri, A. H., 2010, Simultaneous

Spectriphotometric Determination of Sulfamethoxazole and

Trimethoprim in Pharmaceutical Preparations by Using Multivariate

Calibration Methods, J. App. Chem. Res., 3(12), 47-52.

Syahariza, Z.A, Che Man, Y.B, Selamat, J, Bakar,J., 2005, Detection of lard

adulteration in cake formulation by fourier transform infrared (FTIR)

spectroscopy. Food Chemistry 92: 365-367.

Tjay, T. H. dan Rahardja, K., 2010, Obat-Obat Penting, Edisi keenam, Gadjah

Mada University Press, Yogyakarta, pp. 373-374.

United States Pharmacopeial Convention, 1995, The United States Pharmacopeia,

23rd

ed., United States Pharmacopeial Convention, Inc.

Watson, D. G., 2003, Pharmaceutical Analysis : A Textbook for Pharmacy

Students and Pharmaceutical Chemists, Churchill Livingstone, USA, p.

79.

Wulandari, M. G. D., 2006, Penetapan Kadar Kafein dalam Campuran

Parasetamol, Salisilamida dan Kafein Secara Spektrofotometri Derivatif

Dengan Aplikasi Metode Zero Crossing, Skripsi, Universitas Sanata

Dharma.


44

LAMPIRAN

Lampiran 1. Sertifikat analisis baku parasetamol


45

Lampiran 2. Sertifikat analisis baku asetosal


46

Lanjutan Lampiran 2


47

Lampiran 3. Sertifikat analisis baku kafein


48

48

Lampiran 4. Data penimbangan baku pembanding untuk campuran sintetik sampel kalibrasi dan sampel validasi

Parasetamol Aetosal Kafein

Kertas 254,0 mg 270,9 mg 239,1 mg

Kertas + zat 304,7 mg 321,1 mg 289,7 mg

Kertas + sisa 254,5 mg 271,2 mg 239,2 mg

Zat 50,2 mg 49,9 mg 50,5 mg


49

Lampiran 5. Data pengukuran spektrofotometer UV 20 campuran sintetik untuk model PLS

Konsentrasi (μg/mL) Absorbansi pada panjang gelombang (nm)

no. camp

PCT ASP CAF

aktual prediksi aktual prediksi aktual prediksi 210 212 214 216 218 220 222 224

1 4 3.825 5 4.731 1.1 1.0715 0.959 0.767 0.637 0.572 0.548 0.55 0.566 0.591

2 6 6.138 4 4.106 1.2 1.1825 1.162 0.943 0.791 0.713 0.683 0.682 0.696 0.722

3 2 1.930 1 1.104 1.3 1.2895 0.523 0.399 0.307 0.254 0.223 0.21 0.209 0.218

4 5 4.906 3 3.323 1.4 1.4407 1.088 0.867 0.715 0.641 0.616 0.621 0.642 0.674

5 3 2.897 5 4.731 1.1 1.1292 1.082 0.892 0.764 0.702 0.683 0.69 0.708 0.734

6 3 3.149 1 1.049 1.4 1.3395 0.745 0.574 0.449 0.379 0.343 0.33 0.334 0.351

7 2.6 2.761 1.4 1.438 2 1.9842 0.811 0.625 0.484 0.399 0.348 0.324 0.319 0.331

8 11 10.978 5 5.134 0.8 0.7971 1.378 1.022 0.782 0.671 0.643 0.665 0.712 0.777

9 6.2 6.058 1.8 1.772 1 1.0611 0.757 0.552 0.403 0.324 0.288 0.281 0.292 0.318

10 8.8 8.790 7.5 7.613 2.7 2.7172 2.774 2.355 1.955 1.694 1.521 1.44 1.44 1.491

11 4.7 4.729 4.2 3.973 0.9 0.8607 1.316 1.034 0.823 0.694 0.619 0.592 0.604 0.64

12 6.8 6.870 9.3 9.311 0.8 0.8154 1.304 1.073 0.927 0.869 0.866 0.897 0.937 0.982

13 6.1 6.061 9.8 10.112 0.4 0.4353 1.275 1.048 0.911 0.865 0.878 0.922 0.973 1.026

14 7.6 7.801 5.4 5.674 0.7 0.7664 0.903 0.676 0.525 0.459 0.445 0.463 0.495 0.537

15 9.4 9.407 8.2 7.877 1.5 1.4224 1.199 0.916 0.73 0.648 0.635 0.661 0.704 0.758

16 10.5 10.352 1.4 1.399 1.9 1.9441 0.933 0.684 0.505 0.41 0.365 0.357 0.372 0.404

17 11.2 11.234 3 2.805 0.7 0.6912 1.258 0.958 0.751 0.652 0.62 0.631 0.664 0.715

18 8.9 8.909 7.8 7.640 1 0.9427 1.353 1.088 0.916 0.843 0.833 0.861 0.903 0.954

19 4.6 4.565 9.8 9.545 1.8 1.8081 0.976 0.802 0.694 0.654 0.654 0.679 0.713 0.749

20 5.2 5.239 7.9 8.166 1.2 1.2012 0.761 0.596 0.493 0.453 0.453 0.475 0.506 0.54


50

Lanjutan Lampiran 5

no. camp

Absorbansi pada panjang gelombang (nm)

226 228 230 232 234 236 238 240 242 244 246 248 250 252 254 256

1 0.615 0.635 0.648 0.659 0.663 0.666 0.669 0.675 0.685 0.7 0.714 0.723 0.723 0.712 0.69 0.658

2 0.749 0.772 0.791 0.808 0.82 0.831 0.842 0.857 0.874 0.895 0.913 0.923 0.923 0.909 0.882 0.843

3 0.233 0.252 0.273 0.296 0.319 0.344 0.369 0.394 0.418 0.44 0.456 0.468 0.471 0.467 0.454 0.433

4 0.705 0.73 0.749 0.762 0.77 0.774 0.779 0.787 0.8 0.818 0.835 0.847 0.848 0.835 0.809 0.772

5 0.758 0.772 0.779 0.78 0.774 0.763 0.752 0.745 0.745 0.751 0.76 0.766 0.764 0.753 0.731 0.702

6 0.376 0.406 0.439 0.475 0.511 0.55 0.589 0.627 0.664 0.696 0.72 0.736 0.74 0.731 0.709 0.677

7 0.352 0.378 0.405 0.433 0.46 0.488 0.516 0.544 0.572 0.598 0.62 0.636 0.643 0.639 0.624 0.6

8 0.846 0.912 0.97 1.027 1.078 1.126 1.171 1.221 1.272 1.324 1.365 1.391 1.395 1.371 1.32 1.248

9 0.351 0.388 0.427 0.468 0.509 0.551 0.593 0.635 0.674 0.711 0.739 0.758 0.763 0.752 0.727 0.689

10 1.564 1.632 1.685 1.732 1.765 1.786 1.81 1.841 1.897 1.954 2.013 2.052 2.053 2.027 1.962 1.867

11 0.683 0.722 0.754 0.782 0.802 0.818 0.833 0.855 0.883 0.917 0.947 0.968 0.971 0.955 0.92 0.866

12 1.016 1.033 1.031 1.019 0.994 0.958 0.922 0.896 0.884 0.885 0.892 0.897 0.893 0.878 0.849 0.809

13 1.065 1.079 1.072 1.052 1.016 0.964 0.914 0.873 0.849 0.842 0.845 0.847 0.842 0.826 0.798 0.759

14 0.577 0.61 0.636 0.659 0.675 0.687 0.698 0.714 0.734 0.758 0.78 0.794 0.795 0.781 0.752 0.71

15 0.806 0.839 0.858 0.868 0.866 0.853 0.842 0.837 0.843 0.86 0.88 0.894 0.895 0.879 0.847 0.801

16 0.447 0.495 0.546 0.601 0.654 0.71 0.766 0.823 0.877 0.927 0.966 0.991 0.998 0.985 0.952 0.902

17 0.773 0.835 0.897 0.965 1.032 1.101 1.168 1.237 1.303 1.362 1.407 1.434 1.436 1.411 1.362 1.291

18 1 1.031 1.048 1.057 1.056 1.045 1.034 1.03 1.038 1.055 1.073 1.084 1.083 1.066 1.03 0.981

19 0.773 0.773 0.753 0.717 0.667 0.601 0.536 0.48 0.444 0.427 0.422 0.423 0.422 0.416 0.405 0.389

20 0.565 0.573 0.566 0.548 0.519 0.48 0.442 0.411 0.392 0.387 0.39 0.394 0.393 0.387 0.373 0.352


51

Lanjutan Lampiran 5

no. camp


258 260 262 264 266 268 270 272 274 276 278 280 282 284 286

1 0.616 0.572 0.521 0.471 0.421 0.377 0.339 0.308 0.285 0.266 0.25 0.238 0.226 0.214 0.2

2 0.792 0.738 0.676 0.615 0.556 0.501 0.455 0.418 0.389 0.365 0.347 0.333 0.319 0.306 0.292

3 0.406 0.375 0.34 0.306 0.271 0.239 0.212 0.19 0.172 0.158 0.146 0.137 0.127 0.118 0.109

4 0.723 0.67 0.609 0.551 0.492 0.439 0.394 0.358 0.33 0.307 0.288 0.273 0.259 0.244 0.228

5 0.663 0.621 0.574 0.529 0.484 0.442 0.407 0.38 0.358 0.34 0.324 0.311 0.299 0.287 0.271

6 0.633 0.586 0.531 0.478 0.425 0.376 0.334 0.3 0.273 0.252 0.236 0.224 0.212 0.201 0.189

7 0.566 0.528 0.483 0.44 0.396 0.355 0.32 0.292 0.268 0.248 0.231 0.216 0.201 0.185 0.167

8 1.151 1.046 0.925 0.809 0.694 0.588 0.498 0.429 0.376 0.336 0.307 0.287 0.271 0.255 0.238

9 0.637 0.58 0.514 0.451 0.388 0.329 0.28 0.241 0.211 0.188 0.171 0.158 0.147 0.137 0.125

10 1.735 1.594 1.437 1.289 1.15 1.024 0.919 0.836 0.771 0.716 0.668 0.627 0.586 0.541 0.488

11 0.794 0.717 0.63 0.548 0.471 0.401 0.343 0.299 0.264 0.236 0.214 0.196 0.178 0.16 0.139

12 0.759 0.706 0.645 0.585 0.527 0.476 0.433 0.398 0.372 0.35 0.332 0.317 0.304 0.289 0.27

13 0.711 0.66 0.602 0.545 0.491 0.443 0.403 0.373 0.349 0.33 0.314 0.3 0.289 0.276 0.258

14 0.654 0.593 0.524 0.457 0.39 0.329 0.278 0.239 0.209 0.186 0.169 0.157 0.147 0.136 0.124

15 0.74 0.673 0.597 0.524 0.451 0.385 0.33 0.287 0.254 0.227 0.206 0.189 0.173 0.156 0.135

16 0.836 0.764 0.679 0.596 0.514 0.439 0.376 0.325 0.285 0.253 0.23 0.211 0.195 0.178 0.161

17 1.197 1.095 0.979 0.865 0.752 0.651 0.565 0.497 0.445 0.407 0.38 0.361 0.346 0.333 0.319

18 0.917 0.848 0.77 0.693 0.618 0.55 0.493 0.449 0.415 0.388 0.366 0.348 0.332 0.316 0.296

19 0.368 0.346 0.32 0.296 0.273 0.252 0.234 0.221 0.209 0.197 0.183 0.17 0.154 0.136 0.112

20 0.326 0.297 0.264 0.232 0.201 0.174 0.151 0.133 0.118 0.106 0.094 0.082 0.071 0.057 0.04


52

Lanjutan Lampiran 5

no. camp


288 290 292 294 296 298 300 302 304 306 308 310 312 314

1 0.186 0.171 0.157 0.143 0.13 0.12 0.11 0.098 0.085 0.072 0.062 0.055 0.051 0.048

2 0.276 0.261 0.245 0.229 0.215 0.202 0.19 0.176 0.16 0.144 0.132 0.124 0.118 0.115

3 0.099 0.089 0.079 0.069 0.06 0.052 0.045 0.037 0.028 0.019 0.012 0.008 0.006 0.004

4 0.21 0.192 0.175 0.158 0.143 0.13 0.119 0.105 0.09 0.074 0.063 0.055 0.051 0.048

5 0.255 0.239 0.224 0.21 0.197 0.186 0.177 0.166 0.153 0.14 0.13 0.123 0.118 0.115

6 0.178 0.166 0.153 0.14 0.127 0.116 0.106 0.094 0.08 0.066 0.056 0.05 0.046 0.044

7 0.149 0.131 0.113 0.097 0.082 0.071 0.061 0.05 0.037 0.025 0.016 0.01 0.007 0.004

8 0.219 0.199 0.178 0.156 0.133 0.113 0.094 0.07 0.043 0.018 -0.002 -0.013 -0.019 -0.023

9 0.114 0.102 0.089 0.075 0.062 0.05 0.039 0.026 0.01 -0.004 -0.015 -0.022 -0.025 -0.028

10 0.433 0.379 0.327 0.281 0.24 0.206 0.178 0.147 0.111 0.075 0.048 0.03 0.018 0.011

11 0.116 0.093 0.07 0.049 0.031 0.015 0.001 -0.015 -0.034 -0.053 -0.067 -0.076 -0.081 -0.085

12 0.25 0.229 0.211 0.194 0.178 0.165 0.154 0.141 0.125 0.115 0.103 0.096 0.091 0.088

13 0.239 0.219 0.201 0.185 0.171 0.159 0.149 0.137 0.122 0.112 0.102 0.094 0.09 0.087

14 0.111 0.097 0.082 0.068 0.053 0.041 0.03 0.016 0 -0.017 -0.029 -0.036 -0.04 -0.042

15 0.113 0.09 0.068 0.048 0.03 0.015 0.002 -0.014 -0.032 -0.051 -0.063 -0.071 -0.076 -0.078

16 0.143 0.125 0.105 0.086 0.067 0.051 0.036 0.019 0 -0.02 -0.033 -0.04 -0.044 -0.045

17 0.305 0.289 0.272 0.251 0.23 0.211 0.193 0.171 0.144 0.124 0.106 0.095 0.089 0.086

18 0.274 0.253 0.232 0.211 0.193 0.178 0.164 0.147 0.128 0.114 0.1 0.092 0.087 0.084

19 0.087 0.062 0.041 0.024 0.011 0.002 -0.005 -0.012 -0.02 -0.029 -0.034 -0.038 -0.039 -0.04

20 0.022 0.004 -0.012 -0.026 -0.037 -0.045 -0.052 -0.059 -0.067 -0.076 -0.081 -0.085 -0.086 -0.087


53

Lanjutan Lampiran 5

no. camp


316 318 320 322 324 326 328 330 332 334 336 338 340 342

1 0.046 0.044 0.043 0.041 0.04 0.039 0.038 0.037 0.037 0.036 0.035 0.035 0.034 0.033

2 0.112 0.109 0.107 0.105 0.103 0.101 0.1 0.098 0.097 0.096 0.095 0.093 0.092 0.091

3 0.004 0.003 0.002 0.002 0.002 0.001 0.001 0.001 0.001 0 0.001 0 0.001 0

4 0.046 0.043 0.042 0.04 0.039 0.038 0.037 0.036 0.036 0.035 0.035 0.034 0.033 0.033

5 0.112 0.109 0.107 0.105 0.103 0.102 0.1 0.099 0.097 0.096 0.095 0.094 0.093 0.092

6 0.042 0.041 0.04 0.039 0.038 0.037 0.036 0.036 0.035 0.035 0.034 0.034 0.033 0.032

7 0.003 0.002 0.001 0 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002

8 -0.025 -0.027 -0.028 -0.029 -0.029 -0.03 -0.03 -0.03 -0.03 -0.03 -0.029 -0.029 -0.029 -0.029

9 -0.029 -0.03 -0.031 -0.031 -0.031 -0.031 -0.031 -0.031 -0.03 -0.03 -0.03 -0.03 -0.03 -0.029

10 0.006 0.002 0 -0.003 -0.004 -0.005 -0.006 -0.007 -0.007 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008

11 -0.087 -0.088 -0.089 -0.09 -0.09 -0.089 -0.089 -0.088 -0.087 -0.086 -0.086 -0.085 -0.084 -0.083

12 0.086 0.084 0.082 0.08 0.079 0.077 0.076 0.075 0.074 0.073 0.072 0.072 0.071 0.069

13 0.084 0.082 0.08 0.078 0.076 0.075 0.074 0.073 0.072 0.071 0.07 0.069 0.068 0.066

14 -0.044 -0.044 -0.045 -0.046 -0.046 -0.046 -0.046 -0.046 -0.046 -0.046 -0.045 -0.045 -0.044 -0.044

15 -0.079 -0.08 -0.081 -0.081 -0.081 -0.081 -0.081 -0.08 -0.079 -0.079 -0.078 -0.077 -0.076 -0.076

16 -0.046 -0.046 -0.046 -0.046 -0.046 -0.046 -0.045 -0.044 -0.044 -0.044 -0.043 -0.043 -0.042 -0.041

17 0.084 0.082 0.081 0.08 0.079 0.078 0.077 0.076 0.075 0.074 0.073 0.072 0.071 0.07

18 0.081 0.08 0.078 0.076 0.075 0.074 0.073 0.072 0.071 0.07 0.069 0.068 0.067 0.066

19 -0.041 -0.041 -0.041 -0.041 -0.041 -0.041 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.039 -0.039 -0.038 -0.038

20 -0.087 -0.086 -0.086 -0.086 -0.085 -0.085 -0.084 -0.083 -0.082 -0.081 -0.08 -0.079 -0.078 -0.077


54

Lanjutan Lampiran 5

no. camp


344 346 348 350

1 0.033 0.032 0.032 0.031

2 0.09 0.089 0.088 0.087

3 0 0 0 0

4 0.032 0.032 0.031 0.03

5 0.09 0.089 0.088 0.087

6 0.032 0.031 0.031 0.031

7 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002

8 -0.029 -0.028 -0.028 -0.027

9 -0.029 -0.028 -0.028 -0.028

10 -0.008 -0.008 -0.008 -0.009

11 -0.082 -0.081 -0.08 -0.079

12 0.068 0.067 0.066 0.066

13 0.066 0.065 0.064 0.064

14 -0.043 -0.043 -0.042 -0.041

15 -0.075 -0.074 -0.073 -0.071

16 -0.041 -0.04 -0.04 -0.039

17 0.069 0.068 0.067 0.067

18 0.065 0.064 0.063 0.063

19 -0.037 -0.036 -0.036 -0.035

20 -0.076 -0.075 -0.074 -0.073


55

Lampiran 6. Output Minitab hasil kalibrasi multivariat partial least square (PLS)

parasetamol dari sampel kalibrasi 20 campuran sintetik tanpa

validasi silang

PLS Regression: PCT versus 220, 222, 224, 226, 228, 230, 232, 234, ... Method

Cross-validation None

Components to calculate Set

Number of components calculated 10

Analysis of Variance for PCT

Source DF SS MS F P

Regression 10 155.806 15.5806 647.75 0.000

Residual Error 9 0.216 0.0241

Total 19 156.022

Model Selection and Validation for PCT

Components X Variance Error R-Sq

1 0.90263 93.1002 0.403288

2 0.99157 81.9803 0.474559

3 0.99977 42.9306 0.724843

4 0.99995 25.4747 0.836724

5 0.99999 20.4175 0.869137

6 1.00000 4.0575 0.973994

7 1.00000 1.9359 0.987592

8 1.00000 0.7966 0.994894

9 1.00000 0.4820 0.996910

10 1.00000 0.2165 0.998612

Coefficients

PCT

PCT standardized

Constant -4.461 0.0000

220 -269.917 -26.3728

222 284.805 28.4084

224 32.905 3.4041

226 562.919 60.2307

228 -155.305 -16.9266

230 -356.877 -39.0809

232 -240.685 -26.4327

234 72.940 8.0193

236 75.382 8.3126

238 34.950 3.9178

240 -20.891 -2.4141

242 -372.606 -44.9990

244 -34.344 -4.3181

246 219.376 28.5580

248 124.252 16.5071

250 -188.866 -25.1073

252 -89.307 -11.6911

254 54.861 6.9287

256 49.125 5.8806

258 212.257 23.4776


56

Lanjutan Lampiran 6

260 80.518 8.1292

262 224.483 20.2689

264 -378.276 -30.3571

266 644.726 45.7580

268 -523.387 -32.8746

270 -48.384 -2.7216

Fits and Residuals for PCT

Row PCT Fits Res SRes

1 4.0 3.8254 0.174612 1.44628

2 6.0 6.1379 -0.137919 -1.42185

3 2.0 1.9297 0.070254 0.55302

4 5.0 4.9063 0.093686 0.77485

5 3.0 2.8974 0.102594 0.92168

6 3.0 3.1491 -0.149114 -1.39093

7 2.6 2.7610 -0.160994 -2.08233

8 11.0 10.9782 0.021806 0.29344

9 6.2 6.0576 0.142413 1.12533

10 8.8 8.7901 0.009872 0.30402

11 4.7 4.7290 -0.029013 -0.39365

12 6.8 6.8700 -0.069990 -0.62426

13 6.1 6.0612 0.038756 0.45099

14 7.6 7.8012 -0.201165 -1.55218

15 9.4 9.4066 -0.006569 -0.06310

16 10.5 10.3517 0.148285 1.67998

17 11.2 11.2338 -0.033805 -0.37085

18 8.9 8.9094 -0.009363 -0.06868

19 4.6 4.5651 0.034855 0.33577

20 5.2 5.2392 -0.039202 -0.37714

PLS Coefficient Plot for PCT

PLS Response Plot for PCT

Residual Plots for PCT


57


asetosal dari sampel kalibrasi 20 campuran sintetik tanpa validasi

silang

PLS Regression: ASP versus 220, 222, 224, 226, 228, 230, 232, 234, ... Method




Analysis of Variance for ASP

Source DF SS MS F P

Regression 10 174.323 17.4323 188.11 0.000


Total 19 175.158

Model Selection and Validation for ASP


1 0.84861 130.462 0.255171

2 0.97963 17.004 0.902923

3 0.99971 7.798 0.955481

4 0.99986 6.252 0.964308

5 0.99999 5.776 0.967025

6 0.99999 4.220 0.975909

7 1.00000 3.765 0.978505

8 1.00000 2.816 0.983920

9 1.00000 1.911 0.989091

10 1.00000 0.834 0.995238

Coefficients

ASP

ASP standardized

Constant 1.226 0.0000

220 75.235 6.9379

222 -5.866 -0.5522

224 -113.938 -11.1246

226 132.539 13.3843

228 136.459 14.0368

230 -521.715 -53.9211

232 231.299 23.9743

234 91.633 9.5082

236 277.589 28.8901

238 -144.385 -15.2754

240 -222.156 -24.2285

242 -73.247 -8.3487

244 -23.049 -2.7351

246 214.524 26.3567

248 85.688 10.7439

250 -156.965 -19.6936

252 -146.978 -18.1595


58

Lanjutan Lampiran 7

254 -39.744 -4.7374

256 124.891 14.1100

258 -51.669 -5.3939

260 9.512 0.9064

262 339.856 28.9616

264 -334.060 -25.3019

266 207.869 13.9239

268 354.470 21.0134

270 18.783 0.9972

272 -252.322 -12.2164

274 -731.266 -32.9217

276 206.644 8.7427

278 300.622 12.0562

280 3.795 0.1455

Fits and Residuals for ASP

Row ASP Fits Res SRes

1 5.0 4.7307 0.269343 1.05865

2 4.0 4.1059 -0.105853 -0.55880

3 1.0 1.1041 -0.104072 -0.42817

4 3.0 3.3226 -0.322614 -2.33665

5 5.0 4.7305 0.269549 1.26629

6 1.0 1.0490 -0.048951 -0.18862

7 1.4 1.4381 -0.038137 -0.21445

8 5.0 5.1337 -0.133721 -0.88619

9 1.8 1.7715 0.028487 0.10698

10 7.5 7.6127 -0.112731 -1.91161

11 4.2 3.9730 0.226951 1.69741

12 9.3 9.3112 -0.011230 -0.04946

13 9.8 10.1115 -0.311548 -1.64239

14 5.4 5.6738 -0.273822 -1.17597

15 8.2 7.8766 0.323353 1.33039

16 1.4 1.3990 0.001013 0.00653

17 3.0 2.8050 0.194972 1.04970

18 7.8 7.6399 0.160074 0.67980

19 9.8 9.5452 0.254793 1.16305

20 7.9 8.1659 -0.265856 -1.46103

PLS Coefficient Plot for ASP

PLS Response Plot for ASP

Residual Plots for ASP


59


kafein dari sampel kalibrasi 20 campuran sintetik tanpa validasi

silang

PLS Regression: CAF versus 220, 222, 224, 226, 228, 230, 232, 234, ... Method




Analysis of Variance for CAF

Source DF SS MS F P

Regression 10 5.49899 0.549899 162.23 0.000

Residual Error 9 0.03051 0.003390

Total 19 5.52950

Model Selection and Validation for CAF


1 0.90136 5.19001 0.061397

2 0.95649 4.67053 0.155343

3 0.99969 4.41452 0.201642

4 0.99991 0.73906 0.866342

5 0.99999 0.19973 0.963879

6 1.00000 0.16454 0.970244

7 1.00000 0.11157 0.979822

8 1.00000 0.07627 0.986207

9 1.00000 0.03904 0.992939

10 1.00000 0.03051 0.994483

Coefficients

CAF

CAF standardized

Constant 0.247 0.0000

220 -4.988 -2.5888

222 -10.727 -5.6837

224 16.295 8.9543

226 32.599 18.5276

228 -39.242 -22.7188

230 2.020 1.1749

232 20.983 12.2406

234 4.604 2.6890

236 -39.978 -23.4174

238 22.290 13.2725

240 -22.036 -13.5259

242 -12.221 -7.8401

244 -4.069 -2.7179

246 20.637 14.2706

248 20.147 14.2179

250 27.723 19.5764

252 -12.968 -9.0178


60

Lanjutan Lampiran 8

254 -15.944 -10.6963

256 -0.411 -0.2612

258 -12.961 -7.6152

260 -56.862 -30.4949

262 6.525 3.1293

264 66.756 28.4572

266 1.390 0.5239

268 -24.033 -8.0185

270 -5.064 -1.5132

272 59.558 16.2294

274 107.369 27.2055

276 -25.916 -6.1712

278 -98.794 -22.2992

280 -24.513 -5.2876

Fits and Residuals for CAF

Row CAF Fits Res SRes

1 1.1 1.07153 0.0284744 0.57240

2 1.2 1.18254 0.0174640 0.42128

3 1.3 1.28946 0.0105359 0.21412

4 1.4 1.44072 -0.0407160 -0.82918

5 1.1 1.12920 -0.0291996 -0.72676

6 1.4 1.33951 0.0604901 1.28348

7 2.0 1.98423 0.0157657 0.58805

8 0.8 0.79713 0.0028726 0.17824

9 1.0 1.06107 -0.0610697 -1.20557

10 2.7 2.71716 -0.0171642 -1.03780

11 0.9 0.86073 0.0392724 1.11347

12 0.8 0.81538 -0.0153783 -0.43484

13 0.4 0.43526 -0.0352550 -0.91741

14 0.7 0.76641 -0.0664129 -1.59327

15 1.5 1.42236 0.0776377 2.18484

16 1.9 1.94409 -0.0440860 -1.14766

17 0.7 0.69123 0.0087682 0.23816

18 1.0 0.94271 0.0572923 1.22074

19 1.8 1.80812 -0.0081222 -0.30262

20 1.2 1.20117 -0.0011696 -0.03522

PLS Coefficient Plot for CAF

PLS Response Plot for CAF

Residual Plots for CAF


61


parasetamol dari sampel kalibrasi 20 campuran sintetik dengan

validasi silang leave one out

PLS Regression: PCT versus 220, 222, 224, 226, 228, 230, 232, 234, ... Method

Cross-validation Leave-one-out

Components to evaluate Set

Number of components evaluated 10

Number of components selected 8

Analysis of Variance for PCT

Source DF SS MS F P

Regression 8 155.225 19.4032 267.93 0.000


Total 19 156.022

Model Selection and Validation for PCT

Components X Variance Error R-Sq PRESS R-Sq (pred)

1 0.90263 93.1002 0.403288 160.311 0.000000

2 0.99157 81.9803 0.474559 141.616 0.092332

3 0.99977 42.9306 0.724843 79.775 0.488696

4 0.99995 25.4747 0.836724 49.672 0.681634

5 0.99999 20.4175 0.869137 73.942 0.526080

6 1.00000 4.0575 0.973994 13.148 0.915729

7 1.00000 1.9359 0.987592 8.360 0.946421

8 1.00000 0.7966 0.994894 7.579 0.951423

9 0.4820 0.996910 9.299 0.940401

10 0.2165 0.998612 12.464 0.920115

Coefficients

PCT

PCT standardized

Constant -4.269 0.0000

220 -232.252 -22.6926

222 155.677 15.5283

224 184.201 19.0560

226 446.304 47.7532

228 -281.885 -30.7226

230 -169.698 -18.5834

232 -74.179 -8.1466

234 80.891 8.8933

236 -140.147 -15.4544

238 -65.573 -7.3506

240 -44.315 -5.1208

242 -183.589 -22.1718

244 -35.175 -4.4226

246 183.606 23.9015

248 72.875 9.6816

250 0.199 0.0264


62

Lanjutan Lampiran 9

252 -64.021 -8.3809

254 3.207 0.4050

256 16.698 1.9988

258 87.167 9.6414

260 2.307 0.2329

262 146.848 13.2592

264 -98.082 -7.8712

266 594.590 42.1997

268 -558.212 -35.0620

270 -31.559 -1.7751

PLS Coefficient Plot for PCT

PLS Response Plot for PCT


63


asetosal dari sampel kalibrasi 20 campuran sintetik dengan validasi

silang leave one out

PLS Regression: ASP versus 220, 222, 224, 226, 228, 230, 232, 234, ... Method





Analysis of Variance for ASP

Source DF SS MS F P

Regression 3 167.360 55.7866 114.47 0.000


Total 19 175.158

Model Selection and Validation for ASP


1 0.848612 130.462 0.255171 192.098 0.000000

2 0.979628 17.004 0.902923 22.746 0.870142

3 0.999710 7.798 0.955481 10.412 0.940556

4 6.252 0.964308 13.484 0.923017

5 5.776 0.967025 16.963 0.903159

6 4.220 0.975909 21.637 0.876471

7 3.765 0.978505 16.351 0.906652

8 2.816 0.983920 14.804 0.915480

9 1.911 0.989091 12.894 0.926384

10 0.834 0.995238 30.640 0.825073

Coefficients

ASP

ASP standardized

Constant 1.92730 0.000000

220 2.01916 0.186198

222 2.30832 0.217307

224 2.40512 0.234830

226 2.36115 0.238437

228 2.23083 0.229473

230 2.03685 0.210515

232 1.77396 0.183872

234 1.44076 0.149498

236 1.01127 0.105248

238 0.57297 0.060618

240 0.20460 0.022314

242 -0.04386 -0.005000

244 -0.17172 -0.020378

246 -0.22694 -0.027883

248 -0.25589 -0.032084

250 -0.27648 -0.034689


64

Lanjutan Lampiran 10

252 -0.30301 -0.037437

254 -0.34242 -0.040816

256 -0.39795 -0.044960

258 -0.47682 -0.049777

260 -0.58630 -0.055867

262 -0.74963 -0.063881

264 -0.97904 -0.074154

266 -1.27690 -0.085532

268 -1.63195 -0.096744

270 -2.03497 -0.108032

272 -2.39682 -0.116044

274 -2.70113 -0.121606

276 -2.98940 -0.126476

278 -3.29416 -0.132110

280 -3.60666 -0.138227

PLS Coefficient Plot for ASP

PLS Response Plot for ASP


65


kafein dari sampel kalibrasi 20 campuran sintetik dengan validasi


PLS Regression: CAF versus 220, 222, 224, 226, 228, 230, 232, 234, ... Method





Analysis of Variance for CAF

Source DF SS MS F P

Regression 6 5.36496 0.894161 70.65 0.000

Residual Error 13 0.16454 0.012657

Total 19 5.52950

Model Selection and Validation for CAF


1 0.90136 5.19001 0.061397 11.9458 0.000000

2 0.95649 4.67053 0.155343 12.9849 0.000000

3 0.99969 4.41452 0.201642 11.8451 0.000000

4 0.99991 0.73906 0.866342 1.4812 0.732137

5 0.99999 0.19973 0.963879 0.4463 0.919292

6 1.00000 0.16454 0.970244 0.4240 0.923324

7 0.11157 0.979822 0.5517 0.900222

8 0.07627 0.986207 0.5994 0.891597

9 0.03904 0.992939 0.6387 0.884484

10 0.03051 0.994483 0.9122 0.835038

Coefficients

CAF

CAF standardized

Constant 0.0967 0.00000

220 1.5891 0.82476

222 3.1339 1.66046

224 2.9687 1.63138

226 2.6995 1.53431

228 -0.0419 -0.02428

230 0.1204 0.07003

232 -1.1405 -0.66534

234 -3.0040 -1.75432

236 -4.9291 -2.88729

238 -4.0591 -2.41700

240 -5.1622 -3.16863

242 -4.1650 -2.67191

244 -3.2343 -2.16014

246 -1.7738 -1.22655

248 -0.8733 -0.61631

250 -0.7176 -0.50670


66


252 -1.2827 -0.89199

254 -0.9021 -0.60515

256 0.1359 0.08640

258 1.1790 0.69274

260 2.5343 1.35916

262 5.5170 2.64609

264 9.5613 4.07586

266 10.5822 3.98948

268 13.6253 4.54604

270 16.4570 4.91718

272 12.8644 3.50550

274 9.4722 2.40010

276 -4.9976 -1.19003

278 -21.3990 -4.83007

280 -36.1122 -7.78958

PLS Coefficient Plot for CAF

PLS Response Plot for CAF


67

Lampiran 12. Data pengukuran spektrofotometer UV 10 campuran sintetik untuk validasi model PLS

Konsentrasi (μg/mL) Absorbansi pada panjang gelombang (nm)

no.

camp

PCT ASP CAF

aktual prediksi aktual prediksi aktual prediksi 210 212 214 216 218 220 222 224

1 5 4.7952 2 2.910747 1.4 1.266307 0.885 0.731 0.651 0.618 0.615 0.630 0.657 0.885

2 2 1.545593 4 5.401044 1.3 1.001635 0.708 0.582 0.521 0.501 0.506 0.524 0.549 0.708

3 8 6.188724 5 5.095009 1.3 1.033305 1.150 0.950 0.853 0.823 0.832 0.861 0.905 1.150

4 10.2 10.75373 8.8 7.660397 0.4 0.290922 1.162 0.908 0.800 0.786 0.826 0.890 0.970 1.162

5 8.6 8.697452 6.4 6.790717 2.5 2.376094 1.202 0.987 0.884 0.852 0.864 0.899 0.950 1.202

6 13.6 8.178799 10.3 10.536 3 2.925188 1.931 2.019 2.146 2.248 2.347 2.431 2.492 1.931

7 5.1 4.755464 6 6.006329 2.6 2.909632 1.488 1.232 1.049 0.920 0.848 0.835 0.856 1.488

8 12 12.43869 8.2 8.070833 2.2 2.085824 1.096 0.884 0.790 0.769 0.795 0.842 0.903 1.096

9 3.9 2.4922 3.3 2.87993 2.5 2.34018 0.574 0.475 0.415 0.379 0.362 0.358 0.364 0.574

10 11 8.190675 5.9 4.115521 2.4 2.113682 1.104 0.911 0.812 0.772 0.772 0.794 0.831 1.104


no.

camp


226 228 230 232 234 236 238 240 242 244 246 248 250 252 254

1 0.689 0.720 0.749 0.777 0.802 0.827 0.852 0.879 0.907 0.934 0.957 0.972 0.973 0.959 0.931

2 0.571 0.584 0.590 0.589 0.580 0.567 0.553 0.543 0.539 0.543 0.550 0.556 0.556 0.548 0.531

3 0.949 0.987 1.019 1.046 1.067 1.084 1.100 1.120 1.145 1.173 1.197 1.212 1.212 1.193 1.155

4 1.047 1.111 1.163 1.209 1.244 1.270 1.296 1.326 1.363 1.405 1.441 1.464 1.464 1.436 1.381

5 0.999 1.035 1.055 1.067 1.067 1.056 1.044 1.041 1.049 1.069 1.091 1.108 1.111 1.097 1.065



68

no.

camp


226 228 230 232 234 236 238 240 242 244 246 248 250 252 254

6 2.536 2.589 2.649 2.730 2.813 2.873 2.920 2.919 2.884 2.785 2.658 2.469 2.257 2.021 1.793

7 0.891 0.919 0.937 0.947 0.945 0.934 0.926 0.927 0.941 0.968 0.998 1.021 1.028 1.018 0.990

8 0.957 0.997 1.020 1.032 1.032 1.020 1.008 1.005 1.015 1.038 1.063 1.080 1.083 1.066 1.030

9 0.372 0.378 0.380 0.379 0.372 0.363 0.355 0.351 0.351 0.357 0.365 0.373 0.377 0.377 0.371

10 0.871 0.908 0.937 0.963 0.982 0.996 1.011 1.030 1.055 1.084 1.110 1.129 1.132 1.118 1.086


no.

camp


258 260 262 264 266 268 270 272 274 276 278 280 282 284 286

1 0.891 0.837 0.778 0.711 0.646 0.581 0.522 0.471 0.431 0.399 0.374 0.354 0.339 0.325 0.311

2 0.508 0.476 0.442 0.403 0.365 0.328 0.294 0.265 0.243 0.225 0.210 0.197 0.187 0.175 0.164

3 1.102 1.031 0.955 0.869 0.785 0.702 0.626 0.562 0.512 0.473 0.442 0.418 0.400 0.384 0.368

4 1.304 1.201 1.089 0.963 0.840 0.719 0.609 0.516 0.445 0.391 0.352 0.322 0.302 0.286 0.272

5 1.016 0.953 0.885 0.806 0.728 0.651 0.582 0.522 0.475 0.438 0.406 0.379 0.355 0.332 0.307

6 1.581 1.386 1.221 1.092 0.994 0.913 0.847 0.793 0.741 0.687 0.622 0.555 0.486 0.421 0.359

7 0.945 0.880 0.809 0.731 0.660 0.594 0.535 0.486 0.447 0.414 0.383 0.354 0.326 0.296 0.261

8 0.976 0.905 0.829 0.742 0.656 0.572 0.496 0.432 0.382 0.343 0.310 0.282 0.259 0.237 0.213

9 0.361 0.347 0.330 0.311 0.292 0.272 0.254 0.239 0.225 0.213 0.200 0.187 0.174 0.159 0.142

10 1.040 0.977 0.909 0.831 0.755 0.680 0.611 0.552 0.506 0.469 0.438 0.412 0.390 0.369 0.347


69


no.

camp


288 290 292 294 296 298 300 302 304 306 308 310 312 314

1 0.280 0.264 0.247 0.230 0.215 0.201 0.189 0.174 0.157 0.140 0.127 0.120 0.114 0.111

2 0.134 0.119 0.105 0.093 0.081 0.072 0.064 0.055 0.044 0.032 0.024 0.018 0.014 0.011

3 0.330 0.310 0.290 0.270 0.251 0.234 0.218 0.200 0.178 0.155 0.139 0.129 0.122 0.117

4 0.234 0.213 0.191 0.168 0.145 0.124 0.105 0.081 0.052 0.025 0.004 -0.008 -0.015 -0.019

5 0.245 0.213 0.184 0.157 0.133 0.115 0.099 0.081 0.060 0.040 0.025 0.016 0.011 0.008

6 0.256 0.215 0.169 0.115 0.062 0.022 -0.004 -0.020 -0.030 -0.036 -0.040 -0.043 -0.045 -0.047

7 0.177 0.136 0.099 0.067 0.040 0.020 0.005 -0.012 -0.030 -0.049 -0.064 -0.074 -0.080 -0.084

8 0.154 0.122 0.093 0.066 0.043 0.025 0.008 -0.010 -0.031 -0.052 -0.067 -0.075 -0.078 -0.080

9 0.103 0.084 0.066 0.052 0.040 0.032 0.026 0.019 0.012 0.005 0.001 -0.003 -0.004 -0.006

10 0.297 0.270 0.245 0.220 0.199 0.182 0.167 0.149 0.129 0.111 0.096 0.088 0.083 0.080


no.

camp


316 318 320 322 324 326 328 330 332 334 336 338 340 342

1 0.108 0.106 0.104 0.102 0.100 0.099 0.097 0.096 0.095 0.093 0.092 0.091 0.090 0.089

2 0.009 0.007 0.006 0.005 0.003 0.003 0.002 0.002 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.000

3 0.113 0.110 0.107 0.105 0.103 0.101 0.099 0.097 0.096 0.094 0.093 0.092 0.090 0.089

4 -0.021 -0.024 -0.026 -0.027 -0.028 -0.029 -0.029 -0.030 -0.029 -0.029 -0.029 -0.029 -0.029 -0.028

5 0.007 0.005 0.003 0.002 0.001 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.001 -0.001


70


no.

camp


316 318 320 322 324 326 328 330 332 334 336 338 340 342

6 -0.048 -0.048 -0.048 -0.048 -0.048 -0.048 -0.048 -0.047 -0.047 -0.047 -0.046 -0.046 -0.045 -0.047

7 -0.086 -0.088 -0.089 -0.089 -0.090 -0.089 -0.089 -0.088 -0.088 -0.087 -0.086 -0.085 -0.084 -0.083

8 -0.081 -0.081 -0.081 -0.081 -0.081 -0.080 -0.079 -0.079 -0.078 -0.077 -0.077 -0.075 -0.075 -0.074

9 -0.006 -0.007 -0.008 -0.007 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008

10 0.077 0.076 0.074 0.073 0.072 0.071 0.070 0.069 0.069 0.068 0.067 0.067 0.066 0.065


no.

camp


344 346 348 350

1 0.088 0.087 0.086 0.085

2 0 0 0 0

3 0.032 0.031 0.031 0.031

4 -0.028 -0.027 -0.027 -0.027

5 -0.002 -0.001 -0.002 -0.002

6 -0.047 -0.046 -0.046 -0.045

7 -0.082 -0.081 -0.08 -0.079

8 -0.072 -0.071 -0.071 -0.069

9 -0.036 -0.035 -0.035 -0.034

10 0.065 0.064 0.063 0.063


71

Lampiran 13. Perhitungan kadar parasetamol terprediksi dari sampel validasi eksternal 10 campuran sintetik menggunakan hasil koefisien validasi silang leave

one out

Pjg glb Koefisien

PCT Abs V1

Abs

V1*koef

PCT

Abs V2 Abs V2*koef

PCT V3

Abs

V3*koef

PCT

V4

Abs

V4*koef

PCT

V5

Abs

V5*koef

PCT

konstanta -4.269 1 -4.269 1 -4.269 1 -4.269 1 -4.269 1 -4.269

220 -232.252 0.615 -142.835 0.506 -117.52 0.832 -193.234 0.826 -191.84 0.864 -200.666

222 155.677 0.63 98.07651 0.524 81.57475 0.861 134.0379 0.89 138.5525 0.899 139.9536

224 184.201 0.657 121.0201 0.549 101.1263 0.905 166.7019 0.97 178.675 0.95 174.991

226 446.304 0.689 307.5035 0.571 254.8396 0.949 423.5425 1.047 467.2803 0.999 445.8577

228 -281.885 0.72 -202.957 0.584 -164.621 0.987 -278.22 1.111 -313.174 1.035 -291.751

230 -169.698 0.749 -127.104 0.59 -100.122 1.019 -172.922 1.163 -197.359 1.055 -179.031

232 -74.179 0.777 -57.6371 0.589 -43.6914 1.046 -77.5912 1.209 -89.6824 1.067 -79.149

234 80.891 0.802 64.87458 0.58 46.91678 1.067 86.3107 1.244 100.6284 1.067 86.3107

236 -140.147 0.827 -115.902 0.567 -79.4633 1.084 -151.919 1.27 -177.987 1.056 -147.995

238 -65.573 0.852 -55.8682 0.553 -36.2619 1.1 -72.1303 1.296 -84.9826 1.044 -68.4582

240 -44.315 0.879 -38.9529 0.543 -24.063 1.12 -49.6328 1.326 -58.7617 1.041 -46.1319

242 -183.589 0.907 -166.515 0.539 -98.9545 1.145 -210.209 1.363 -250.232 1.049 -192.585

244 -35.175 0.934 -32.8535 0.543 -19.1 1.173 -41.2603 1.405 -49.4209 1.069 -37.6021

246 183.606 0.957 175.7109 0.55 100.9833 1.197 219.7764 1.441 264.5762 1.091 200.3141

248 72.875 0.972 70.8345 0.556 40.5185 1.212 88.3245 1.464 106.689 1.108 80.7455

250 0.199 0.973 0.193627 0.556 0.110644 1.212 0.241188 1.464 0.291336 1.111 0.221089

252 -64.021 0.959 -61.3961 0.548 -35.0835 1.193 -76.3771 1.436 -91.9342 1.097 -70.231


72


254 3.207 0.931 2.985717 0.531 1.702917 1.155 3.704085 1.381 4.428867 1.065 3.415455

256 16.698 0.891 14.87792 0.508 8.482584 1.102 18.4012 1.304 21.77419 1.016 16.96517

258 87.167 0.837 72.95878 0.476 41.49149 1.031 89.86918 1.201 104.6876 0.953 83.07015

260 2.307 0.778 1.794846 0.442 1.019694 0.955 2.203185 1.089 2.512323 0.885 2.041695

262 146.848 0.711 104.4089 0.403 59.17974 0.869 127.6109 0.963 141.4146 0.806 118.3595

264 -98.082 0.646 -63.361 0.365 -35.7999 0.785 -76.9944 0.84 -82.3889 0.728 -71.4037

266 594.59 0.581 345.4568 0.328 195.0255 0.702 417.4022 0.719 427.5102 0.651 387.0781

268 -558.212 0.522 -291.387 0.294 -164.114 0.626 -349.441 0.609 -339.951 0.582 -324.879

270 -31.559 0.471 -14.8643 0.265 -8.36314 0.562 -17.7362 0.516 -16.2844 0.522 -16.4738

calculated 4.7952 1.545593 6.188724 10.75373 8.697452

actual 5 2 8 10.2 8.6


73


Pjg glb Koefisien

PCT V6

Abs

V6*koef

PCT

V7

Abs

V7*koef

PCT

V8

Abs

V8*koef

PCT

V9

Abs

V9*koef

PCT

V10

Abs

V10*koef

PCT

konstanta -4.269 1 -4.269 1 -4.269 1 -4.269 1 -4.269 1 -4.269

220 -232.252 1.908 -443.137 0.848 -196.95 0.795 -184.64 0.362 -84.0752 0.772 -179.299

222 155.677 1.931 300.6123 0.835 129.9903 0.842 131.08 0.358 55.73237 0.794 123.6075

224 184.201 2.019 371.9018 0.856 157.6761 0.903 166.3335 0.364 67.04916 0.831 153.071

226 446.304 2.146 957.7684 0.891 397.6569 0.957 427.1129 0.372 166.0251 0.871 388.7308

228 -281.885 2.248 -633.677 0.919 -259.052 0.997 -281.039 0.378 -106.553 0.908 -255.952

230 -169.698 2.347 -398.281 0.937 -159.007 1.02 -173.092 0.38 -64.4852 0.937 -159.007

232 -74.179 2.431 -180.329 0.947 -70.2475 1.032 -76.5527 0.379 -28.1138 0.963 -71.4344

234 80.891 2.492 201.5804 0.945 76.442 1.032 83.47951 0.372 30.09145 0.982 79.43496

236 -140.147 2.536 -355.413 0.934 -130.897 1.02 -142.95 0.363 -50.8734 0.996 -139.586

238 -65.573 2.589 -169.768 0.926 -60.7206 1.008 -66.0976 0.355 -23.2784 1.011 -66.2943

240 -44.315 2.649 -117.39 0.927 -41.08 1.005 -44.5366 0.351 -15.5546 1.03 -45.6445

242 -183.589 2.73 -501.198 0.941 -172.757 1.015 -186.343 0.351 -64.4397 1.055 -193.686

244 -35.175 2.813 -98.9473 0.968 -34.0494 1.038 -36.5117 0.357 -12.5575 1.084 -38.1297

246 183.606 2.873 527.5 0.998 183.2388 1.063 195.1732 0.365 67.01619 1.11 203.8027

248 72.875 2.92 212.795 1.021 74.40538 1.08 78.705 0.373 27.18238 1.129 82.27588

250 0.199 2.919 0.580881 1.028 0.204572 1.083 0.215517 0.377 0.075023 1.132 0.225268

252 -64.021 2.884 -184.637 1.018 -65.1734 1.066 -68.2464 0.377 -24.1359 1.118 -71.5755


74


254 3.207 2.785 8.931495 0.99 3.17493 1.03 3.30321 0.371 1.189797 1.086 3.482802

256 16.698 2.658 44.38328 0.945 15.77961 0.976 16.29725 0.361 6.027978 1.04 17.36592

258 87.167 2.469 215.2153 0.88 76.70696 0.905 78.88614 0.347 30.24695 0.977 85.16216

260 2.307 2.257 5.206899 0.809 1.866363 0.829 1.912503 0.33 0.76131 0.909 2.097063

262 146.848 2.021 296.7798 0.731 107.3459 0.742 108.9612 0.311 45.66973 0.831 122.0307

264 -98.082 1.793 -175.861 0.66 -64.7341 0.656 -64.3418 0.292 -28.6399 0.755 -74.0519

266 594.59 1.581 940.0468 0.594 353.1865 0.572 340.1055 0.272 161.7285 0.68 404.3212

268 -558.212 1.386 -773.682 0.535 -298.643 0.496 -276.873 0.254 -141.786 0.611 -341.068

270 -31.559 1.221 -38.5335 0.486 -15.3377 0.432 -13.6335 0.239 -7.5426 0.552 -17.4206

Calculated 8.178799 4.755464 12.43869 2.4922 8.190675

actual 13.6 5.1 12 3.9 11


75

Lampiran 14. Perhitungan kadar asetosal terprediksi dari sampel validasi eksternal 10 campuran sintetik menggunakan hasil koefisien


Pjg glb Koefisien

ASP Abs V1

Abs V1*koef ASP

Abs V2 Abs

V2*koef ASP

V3 Abs V3*koef

ASP V4

Abs V4*koef

ASP V5

Abs V5*koef

ASP

konstanta 1.9273 1 1.9273 1 1.9273 1 1.9273 1 1.9273 1 1.9273

220 2.01916 0.615 1.241783 0.506 1.021695 0.832 1.679941 0.826 1.667826 0.864 1.744554

222 2.30832 0.63 1.454242 0.524 1.20956 0.861 1.987464 0.89 2.054405 0.899 2.07518

224 2.40512 0.657 1.580164 0.549 1.320411 0.905 2.176634 0.97 2.332966 0.95 2.284864

226 2.36115 0.689 1.626832 0.571 1.348217 0.949 2.240731 1.047 2.472124 0.999 2.358789

228 2.23083 0.72 1.606198 0.584 1.302805 0.987 2.201829 1.111 2.478452 1.035 2.308909

230 2.03685 0.749 1.525601 0.59 1.201742 1.019 2.07555 1.163 2.368857 1.055 2.148877

232 1.77396 0.777 1.378367 0.589 1.044862 1.046 1.855562 1.209 2.144718 1.067 1.892815

234 1.44076 0.802 1.15549 0.58 0.835641 1.067 1.537291 1.244 1.792305 1.067 1.537291

236 1.01127 0.827 0.83632 0.567 0.57339 1.084 1.096217 1.27 1.284313 1.056 1.067901

238 0.57297 0.852 0.48817 0.553 0.316852 1.1 0.630267 1.296 0.742569 1.044 0.598181

240 0.2046 0.879 0.179843 0.543 0.111098 1.12 0.229152 1.326 0.2713 1.041 0.212989

242 -0.04386 0.907 -0.03978 0.539 -0.02364 1.145 -0.05022 1.363 -0.05978 1.049 -0.04601

244 -0.17172 0.934 -0.16039 0.543 -0.09324 1.173 -0.20143 1.405 -0.24127 1.069 -0.18357

246 -0.22694 0.957 -0.21718 0.55 -0.12482 1.197 -0.27165 1.441 -0.32702 1.091 -0.24759

248 -0.25589 0.972 -0.24873 0.556 -0.14227 1.212 -0.31014 1.464 -0.37462 1.108 -0.28353

250 -0.27648 0.973 -0.26902 0.556 -0.15372 1.212 -0.33509 1.464 -0.40477 1.111 -0.30717

252 -0.30301 0.959 -0.29059 0.548 -0.16605 1.193 -0.36149 1.436 -0.43512 1.097 -0.3324


76


254 -0.34242 0.931 -0.31879 0.531 -0.18183 1.155 -0.3955 1.381 -0.47288 1.065 -0.36468

256 -0.39795 0.891 -0.35457 0.508 -0.20216 1.102 -0.43854 1.304 -0.51893 1.016 -0.40432

258 -0.47682 0.837 -0.3991 0.476 -0.22697 1.031 -0.4916 1.201 -0.57266 0.953 -0.45441

260 -0.5863 0.778 -0.45614 0.442 -0.25914 0.955 -0.55992 1.089 -0.63848 0.885 -0.51888

262 -0.74963 0.711 -0.53299 0.403 -0.3021 0.869 -0.65143 0.963 -0.72189 0.806 -0.6042

264 -0.97904 0.646 -0.63246 0.365 -0.35735 0.785 -0.76855 0.84 -0.82239 0.728 -0.71274

266 -1.2769 0.581 -0.74188 0.328 -0.41882 0.702 -0.89638 0.719 -0.91809 0.651 -0.83126

268 -1.63195 0.522 -0.85188 0.294 -0.47979 0.626 -1.0216 0.609 -0.99386 0.582 -0.94979

270 -2.03497 0.471 -0.95847 0.265 -0.53927 0.562 -1.14365 0.516 -1.05004 0.522 -1.06225

272 -2.39682 0.431 -1.03303 0.243 -0.58243 0.512 -1.22717 0.445 -1.06658 0.475 -1.13849

274 -2.70113 0.399 -1.07775 0.225 -0.60775 0.473 -1.27763 0.391 -1.05614 0.438 -1.18309

276 -2.9894 0.374 -1.11804 0.21 -0.62777 0.442 -1.32131 0.352 -1.05227 0.406 -1.2137

278 -3.29416 0.354 -1.16613 0.197 -0.64895 0.418 -1.37696 0.322 -1.06072 0.379 -1.24849

280 -3.60666 0.339 -1.22266 0.187 -0.67445 0.4 -1.44266 0.302 -1.08921 0.355 -1.28036

calculated 2.910747 5.401044 5.095009 7.660397 6.790717

actual 2 4 5 8.8 6.4


77


Pjg glb Koefisien

ASP V6

Abs V6*koef ASP

V7 Abs

V7*koef ASP

V8 Abs V8*koef

ASP V9

Abs V9*koef

ASP V10

Abs V10*koef

ASP

konstanta 1.9273 1 1.9273 1 1.9273 1 1.9273 1 1.9273 1 1.9273

220 2.01916 1.908 3.852557 0.848 1.712248 0.795 1.605232 0.362 0.730936 0.772 1.558792

222 2.30832 1.931 4.457366 0.835 1.927447 0.842 1.943605 0.358 0.826379 0.794 1.832806

224 2.40512 2.019 4.855937 0.856 2.058783 0.903 2.171823 0.364 0.875464 0.831 1.998655

226 2.36115 2.146 5.067028 0.891 2.103785 0.957 2.259621 0.372 0.878348 0.871 2.056562

228 2.23083 2.248 5.014906 0.919 2.050133 0.997 2.224138 0.378 0.843254 0.908 2.025594

230 2.03685 2.347 4.780487 0.937 1.908528 1.02 2.077587 0.38 0.774003 0.937 1.908528

232 1.77396 2.431 4.312497 0.947 1.67994 1.032 1.830727 0.379 0.672331 0.963 1.708323

234 1.44076 2.492 3.590374 0.945 1.361518 1.032 1.486864 0.372 0.535963 0.982 1.414826

236 1.01127 2.536 2.564581 0.934 0.944526 1.02 1.031495 0.363 0.367091 0.996 1.007225

238 0.57297 2.589 1.483419 0.926 0.53057 1.008 0.577554 0.355 0.203404 1.011 0.579273

240 0.2046 2.649 0.541985 0.927 0.189664 1.005 0.205623 0.351 0.071815 1.03 0.210738

242 -0.04386 2.73 -0.11974 0.941 -0.04127 1.015 -0.04452 0.351 -0.01539 1.055 -0.04627

244 -0.17172 2.813 -0.48305 0.968 -0.16622 1.038 -0.17825 0.357 -0.0613 1.084 -0.18614

246 -0.22694 2.873 -0.652 0.998 -0.22649 1.063 -0.24124 0.365 -0.08283 1.11 -0.2519

248 -0.25589 2.92 -0.7472 1.021 -0.26126 1.08 -0.27636 0.373 -0.09545 1.129 -0.2889

250 -0.27648 2.919 -0.80705 1.028 -0.28422 1.083 -0.29943 0.377 -0.10423 1.132 -0.31298

252 -0.30301 2.884 -0.87388 1.018 -0.30846 1.066 -0.32301 0.377 -0.11423 1.118 -0.33877


78


254 -0.34242 2.785 -0.95364 0.99 -0.339 1.03 -0.35269 0.371 -0.12704 1.086 -0.37187

256 -0.39795 2.658 -1.05775 0.945 -0.37606 0.976 -0.3884 0.361 -0.14366 1.04 -0.41387

258 -0.47682 2.469 -1.17727 0.88 -0.4196 0.905 -0.43152 0.347 -0.16546 0.977 -0.46585

260 -0.5863 2.257 -1.32328 0.809 -0.47432 0.829 -0.48604 0.33 -0.19348 0.909 -0.53295

262 -0.74963 2.021 -1.515 0.731 -0.54798 0.742 -0.55623 0.311 -0.23313 0.831 -0.62294

264 -0.97904 1.793 -1.75542 0.66 -0.64617 0.656 -0.64225 0.292 -0.28588 0.755 -0.73918

266 -1.2769 1.581 -2.01878 0.594 -0.75848 0.572 -0.73039 0.272 -0.34732 0.68 -0.86829

268 -1.63195 1.386 -2.26188 0.535 -0.87309 0.496 -0.80945 0.254 -0.41452 0.611 -0.99712

270 -2.03497 1.221 -2.4847 0.486 -0.989 0.432 -0.87911 0.239 -0.48636 0.552 -1.1233

272 -2.39682 1.092 -2.61733 0.447 -1.07138 0.382 -0.91559 0.225 -0.53928 0.506 -1.21279

274 -2.70113 0.994 -2.68492 0.414 -1.11827 0.343 -0.92649 0.213 -0.57534 0.469 -1.26683

276 -2.9894 0.913 -2.72932 0.383 -1.14494 0.31 -0.92671 0.2 -0.59788 0.438 -1.30936

278 -3.29416 0.847 -2.79015 0.354 -1.16613 0.282 -0.92895 0.187 -0.61601 0.412 -1.35719

280 -3.60666 0.793 -2.86008 0.326 -1.17577 0.259 -0.93412 0.174 -0.62756 0.39 -1.4066

Calculated 10.536 6.006329 8.070833 2.87993 4.115521

Actual 10.3 6 8.2 3.3 5.9


79

Lampiran 15. Perhitungan kadar kafein terprediksi dari sampel validasi eksternal 10 campuran sintetik menggunakan hasil koefisien


Pjg glb Koefisien

CAF Abs V1

Abs V1*koef

CAF Abs V2

Abs V2*koef

CAF V3

Abs V3*koef CAF

V4 Abs

V4*koef CAF

V5 Abs

V5*koef CAF

konstanta 0.0967 1 0.0967 1 0.0967 1 0.0967 1 0.0967 1 0.0967

220 1.5891 0.615 0.977297 0.506 0.804085 0.832 1.322131 0.826 1.312597 0.864 1.372982

222 3.1339 0.63 1.974357 0.524 1.642164 0.861 2.698288 0.89 2.789171 0.899 2.817376

224 2.9687 0.657 1.950436 0.549 1.629816 0.905 2.686674 0.97 2.879639 0.95 2.820265

226 2.6995 0.689 1.859956 0.571 1.541415 0.949 2.561826 1.047 2.826377 0.999 2.696801

228 -0.0419 0.72 -0.03017 0.584 -0.02447 0.987 -0.04136 1.111 -0.04655 1.035 -0.04337

230 0.1204 0.749 0.09018 0.59 0.071036 1.019 0.122688 1.163 0.140025 1.055 0.127022

232 -1.1405 0.777 -0.88617 0.589 -0.67175 1.046 -1.19296 1.209 -1.37886 1.067 -1.21691

234 -3.004 0.802 -2.40921 0.58 -1.74232 1.067 -3.20527 1.244 -3.73698 1.067 -3.20527

236 -4.9291 0.827 -4.07637 0.567 -2.7948 1.084 -5.34314 1.27 -6.25996 1.056 -5.20513

238 -4.0591 0.852 -3.45835 0.553 -2.24468 1.1 -4.46501 1.296 -5.26059 1.044 -4.2377

240 -5.1622 0.879 -4.53757 0.543 -2.80307 1.12 -5.78166 1.326 -6.84508 1.041 -5.37385

242 -4.165 0.907 -3.77766 0.539 -2.24494 1.145 -4.76893 1.363 -5.6769 1.049 -4.36909

244 -3.2343 0.934 -3.02084 0.543 -1.75622 1.173 -3.79383 1.405 -4.54419 1.069 -3.45747

246 -1.7738 0.957 -1.69753 0.55 -0.97559 1.197 -2.12324 1.441 -2.55605 1.091 -1.93522

248 -0.8733 0.972 -0.84885 0.556 -0.48555 1.212 -1.05844 1.464 -1.27851 1.108 -0.96762

250 -0.7176 0.973 -0.69822 0.556 -0.39899 1.212 -0.86973 1.464 -1.05057 1.111 -0.79725

252 -1.2827 0.959 -1.23011 0.548 -0.70292 1.193 -1.53026 1.436 -1.84196 1.097 -1.40712


80


254 -0.9021 0.931 -0.83986 0.531 -0.47902 1.155 -1.04193 1.381 -1.2458 1.065 -0.96074

256 0.1359 0.891 0.121087 0.508 0.069037 1.102 0.149762 1.304 0.177214 1.016 0.138074

258 1.179 0.837 0.986823 0.476 0.561204 1.031 1.215549 1.201 1.415979 0.953 1.123587

260 2.5343 0.778 1.971685 0.442 1.120161 0.955 2.420257 1.089 2.759853 0.885 2.242856

262 5.517 0.711 3.922587 0.403 2.223351 0.869 4.794273 0.963 5.312871 0.806 4.446702

264 9.5613 0.646 6.1766 0.365 3.489875 0.785 7.505621 0.84 8.031492 0.728 6.960626

266 10.5822 0.581 6.148258 0.328 3.470962 0.702 7.428704 0.719 7.608602 0.651 6.889012

268 13.6253 0.522 7.112407 0.294 4.005838 0.626 8.529438 0.609 8.297808 0.582 7.929925

270 16.457 0.471 7.751247 0.265 4.361105 0.562 9.248834 0.516 8.491812 0.522 8.590554

272 12.8644 0.431 5.544556 0.243 3.126049 0.512 6.586573 0.445 5.724658 0.475 6.11059

274 9.4722 0.399 3.779408 0.225 2.131245 0.473 4.480351 0.391 3.70363 0.438 4.148824

276 -4.9976 0.374 -1.8691 0.21 -1.0495 0.442 -2.20894 0.352 -1.75916 0.406 -2.02903

278 -21.399 0.354 -7.57525 0.197 -4.2156 0.418 -8.94478 0.322 -6.89048 0.379 -8.11022

280 -36.1122 0.339 -12.242 0.187 -6.75298 0.4 -14.4449 0.302 -10.9059 0.355 -12.8198

calculated 1.266307 1.001635 1.033305 0.290922 2.376094

actual 1.4 1.3 1.3 0.4 2.5


81


Pjg glb Koefisien

CAF V6

Abs V6*koef CAF

V7 Abs

V7*koef CAF

V8 Abs V8*koef

CAF V9

Abs V9*koef

CAF V10

Abs V10*koef

CAF

konstanta 0.0967 1 0.0967 1 0.0967 1 0.0967 1 0.0967 1 0.0967

220 1.5891 1.908 3.032003 0.848 1.347557 0.795 1.263335 0.362 0.575254 0.772 1.226785

222 3.1339 1.931 6.051561 0.835 2.616807 0.842 2.638744 0.358 1.121936 0.794 2.488317

224 2.9687 2.019 5.993805 0.856 2.541207 0.903 2.680736 0.364 1.080607 0.831 2.46699

226 2.6995 2.146 5.793127 0.891 2.405255 0.957 2.583422 0.372 1.004214 0.871 2.351265

228 -0.0419 2.248 -0.09419 0.919 -0.03851 0.997 -0.04177 0.378 -0.01584 0.908 -0.03805

230 0.1204 2.347 0.282579 0.937 0.112815 1.02 0.122808 0.38 0.045752 0.937 0.112815

232 -1.1405 2.431 -2.77256 0.947 -1.08005 1.032 -1.177 0.379 -0.43225 0.963 -1.0983

234 -3.004 2.492 -7.48597 0.945 -2.83878 1.032 -3.10013 0.372 -1.11749 0.982 -2.94993

236 -4.9291 2.536 -12.5002 0.934 -4.60378 1.02 -5.02768 0.363 -1.78926 0.996 -4.90938

238 -4.0591 2.589 -10.509 0.926 -3.75873 1.008 -4.09157 0.355 -1.44098 1.011 -4.10375

240 -5.1622 2.649 -13.6747 0.927 -4.78536 1.005 -5.18801 0.351 -1.81193 1.03 -5.31707

242 -4.165 2.73 -11.3705 0.941 -3.91927 1.015 -4.22748 0.351 -1.46192 1.055 -4.39408

244 -3.2343 2.813 -9.09809 0.968 -3.1308 1.038 -3.3572 0.357 -1.15465 1.084 -3.50598

246 -1.7738 2.873 -5.09613 0.998 -1.77025 1.063 -1.88555 0.365 -0.64744 1.11 -1.96892

248 -0.8733 2.92 -2.55004 1.021 -0.89164 1.08 -0.94316 0.373 -0.32574 1.129 -0.98596

250 -0.7176 2.919 -2.09467 1.028 -0.73769 1.083 -0.77716 0.377 -0.27054 1.132 -0.81232

252 -1.2827 2.884 -3.69931 1.018 -1.30579 1.066 -1.36736 0.377 -0.48358 1.118 -1.43406


82


254 -0.9021 2.785 -2.51235 0.99 -0.89308 1.03 -0.92916 0.371 -0.33468 1.086 -0.97968

256 0.1359 2.658 0.361222 0.945 0.128426 0.976 0.132638 0.361 0.04906 1.04 0.141336

258 1.179 2.469 2.910951 0.88 1.03752 0.905 1.066995 0.347 0.409113 0.977 1.151883

260 2.5343 2.257 5.719915 0.809 2.050249 0.829 2.100935 0.33 0.836319 0.909 2.303679

262 5.517 2.021 11.14986 0.731 4.032927 0.742 4.093614 0.311 1.715787 0.831 4.584627

264 9.5613 1.793 17.14341 0.66 6.310458 0.656 6.272213 0.292 2.7919 0.755 7.218782

266 10.5822 1.581 16.73046 0.594 6.285827 0.572 6.053018 0.272 2.878358 0.68 7.195896

268 13.6253 1.386 18.88467 0.535 7.289536 0.496 6.758149 0.254 3.460826 0.611 8.325058

270 16.457 1.221 20.094 0.486 7.998102 0.432 7.109424 0.239 3.933223 0.552 9.084264

272 12.8644 1.092 14.04792 0.447 5.750387 0.382 4.914201 0.225 2.89449 0.506 6.509386

274 9.4722 0.994 9.415367 0.414 3.921491 0.343 3.248965 0.213 2.017579 0.469 4.442462

276 -4.9976 0.913 -4.56281 0.383 -1.91408 0.31 -1.54926 0.2 -0.99952 0.438 -2.18895

278 -21.399 0.847 -18.125 0.354 -7.57525 0.282 -6.03452 0.187 -4.00161 0.412 -8.81639

280 -36.1122 0.793 -28.637 0.326 -11.7726 0.259 -9.35306 0.174 -6.28352 0.39 -14.0838

Calculated 2.925188 2.909632 2.085824 2.34018 2.113682

Actual 3 2.6 2.2 2.5 2.4


83

Lampiran 16. Penimbangan 20 tablet sediaan farmasi yang mengandung

parasetamol (PCT) 400 mg, asetosal (ASP) 250 mg dan kafein

(CAF) 65 mg untuk keseragaman bobot

No. Bobot tablet (mg) No. Bobot tablet (mg)

1 927,1 11 935,4

2 936,4 12 928,2

3 929,4 13 938,1

4 922,4 14 922,2

5 935,0 15 934,0

6 931,8 16 931,8

7 940,1 17 930,3

8 931,9 18 931,9

9 923,4 19 937,4

10 929,4 20 929,3

∑ = 18625,5 mg

Rata-rata = 931,275 mg

Range 5% = 884,711 - 978,314 mg

Range 10% = 838,147 – 1024,402 mg


84

Lampiran 17. Perhitungan penimbangan sampel dan data penimbangan sampel

Berat 20 tablet = 18625,5 mg

Kandungan parasetamol dalam tiap tablet = 400 mg x 20 = 8000 mg

Kandungan asetosal dalam tiap tablet = 250 mg x 20 = 5000 mg

Kandungan kafein dalam tiap tablet = 65 mg x 20 = 1300

Ditimbang serbuk sampel setara 50 mg parasetamol

Berat penimbangan sampel = x 50 mg = 116,4 mg

Konsentrasi parasetamol yang akan dibuat 8 μg/mL

Kadar larutan uji parasetamol = = 50 mg/L = 50 μg/mL

Kadar larutan uji asetosal = = 5 mg/L = 5 μg/mL

Kadar larutan uji kafein = = 1,3 μg/mL = 1,3 μg/mL


85


Replikasi 1 Replikasi 2 Replikasi 3 Replikasi 4 Replikasi 5 Replikasi 6

Kertas (mg) 248,1 269,8 266,1 271,0 264,7 240,4

Kertas + zat (mg) 365,0 387,4 383,0 387,8 381,6 357,3

Kertas + sisa (mg) 248,3 268,8 266,4 271,7 265,1 240,7

Zat (mg) 116,7 116,6 116,6 116,1 116,5 116,6


86

Lampiran 18. Perhitungan kadar parasetamol terprediksi dari sampel obat sakit kepala kombinasi menggunakan hasil koefisien


Pjg glb Koefisien PCT

Abs

sampel

rep 1

Abs sampel rep

1*koef PCT

Abs

sampel

rep 2

Abs sampel rep

2*koef PCT

Abs

sampel

rep 3

Abs sampel rep

3*koef PCT

Abs

sampel

rep 4

Abs sampel rep

4*koef PCT

konstanta -4.269 1 -4.269 1 -4.269 1 -4.269 1 -4.269

220 -232.252 0.444 -103.12 0.398 -92.4363 0.425 -98.7071 0.441 -102.423

222 155.677 0.461 71.7671 0.411 63.98325 0.442 68.80923 0.459 71.45574

224 184.201 0.49 90.25849 0.436 80.31164 0.47 86.57447 0.49 90.25849

226 446.304 0.522 232.9707 0.465 207.5314 0.501 223.5983 0.523 233.417

228 -281.885 0.553 -155.882 0.493 -138.969 0.53 -149.399 0.556 -156.728

230 -169.698 0.58 -98.4248 0.519 -88.0733 0.555 -94.1824 0.585 -99.2733

232 -74.179 0.606 -44.9525 0.545 -40.4276 0.579 -42.9496 0.614 -45.5459

234 80.891 0.629 50.88044 0.568 45.94609 0.599 48.45371 0.638 51.60846

236 -140.147 0.649 -90.9554 0.589 -82.5466 0.618 -86.6108 0.661 -92.6372

238 -65.573 0.671 -43.9995 0.61 -39.9995 0.638 -41.8356 0.683 -44.7864

240 -44.315 0.694 -30.7546 0.634 -28.0957 0.66 -29.2479 0.707 -31.3307

242 -183.589 0.719 -132 0.657 -120.618 0.683 -125.391 0.732 -134.387

244 -35.175 0.746 -26.2406 0.682 -23.9894 0.707 -24.8687 0.759 -26.6978

246 183.606 0.768 141.0094 0.702 128.8914 0.728 133.6652 0.781 143.3963

248 72.875 0.783 57.06113 0.715 52.10563 0.742 54.07325 0.796 58.0085

250 0.199 0.785 0.156215 0.717 0.142683 0.745 0.148255 0.799 0.159001

252 -64.021 0.774 -49.5523 0.707 -45.2628 0.734 -46.9914 0.788 -50.4485


87


254 3.207 0.749 2.402043 0.684 2.193588 0.711 2.280177 0.763 2.446941

256 16.698 0.713 11.90567 0.65 10.8537 0.676 11.28785 0.726 12.12275

258 87.167 0.663 57.79172 0.605 52.73604 0.63 54.91521 0.676 58.92489

260 2.307 0.61 1.40727 0.555 1.280385 0.579 1.335753 0.621 1.432647

262 146.848 0.548 80.4727 0.499 73.27715 0.52 76.36096 0.558 81.94118

264 -98.082 0.489 -47.9621 0.445 -43.6465 0.464 -45.51 0.497 -48.7468

266 594.59 0.429 255.0791 0.391 232.4847 0.408 242.5927 0.436 259.2412

268 -558.212 0.375 -209.33 0.341 -190.35 0.356 -198.723 0.38 -212.121

270 -31.559 0.328 -10.3514 0.298 -9.40458 0.311 -9.81485 0.332 -10.4776

Calculated 5.367636 3.648826 5.593762 4.54104

Penimbangan sampel 116.7 116.6 116.6 116.1

Pengenceran 6250 6250 6250 6250

Bobot rata-rata 931.275 931.275 931.275 931.275

Etiket 400 400 400 400

Kadar 267.7134 182.143 279.2308 227.657

Setara/tablet 267.713 182.143 279.231 227.657


88


Pjg glb Koefisien PCT

Abs

sampel

rep 5

Abs sampel rep

5*koef

Abs

sampel

rep 6

Abs sampel rep

6*koef

konstanta -4.269 1 -4.269 1 -4.269

220 -232.252 0.413 -95.9201 0.449 -104.281

222 155.677 0.429 66.78543 0.465 72.38981

224 184.201 0.458 84.36406 0.496 91.3637

226 446.304 0.491 219.1353 0.53 236.5411

228 -281.885 0.522 -147.144 0.564 -158.983

230 -169.698 0.55 -93.3339 0.595 -100.97

232 -74.179 0.578 -42.8755 0.624 -46.2877

234 80.891 0.603 48.77727 0.651 52.66004

236 -140.147 0.626 -87.732 0.675 -94.5992

238 -65.573 0.648 -42.4913 0.699 -45.8355

240 -44.315 0.672 -29.7797 0.724 -32.0841

242 -183.589 0.697 -127.962 0.75 -137.692

244 -35.175 0.722 -25.3964 0.777 -27.331

246 183.606 0.743 136.4193 0.8 146.8848

248 72.875 0.758 55.23925 0.816 59.466

250 0.199 0.76 0.15124 0.819 0.162981

252 -64.021 0.75 -48.0158 0.808 -51.729


89


254 3.207 0.726 2.328282 0.782 2.507874

256 16.698 0.69 11.52162 0.744 12.42331

258 87.167 0.643 56.04838 0.693 60.40673

260 2.307 0.591 1.363437 0.637 1.469559

262 146.848 0.53 77.82944 0.572 83.99706

264 -98.082 0.472 -46.2947 0.509 -49.9237

266 594.59 0.415 246.7549 0.447 265.7817

268 -558.212 0.361 -201.515 0.39 -217.703

270 -31.559 0.316 -9.97264 0.341 -10.7616

Calculated 4.016859 3.604869

Penimbangan sampel 116.5 116.6

Pengenceran 6250 6250

Bobot rata-rata 931.275 931.275

Etiket 400 400

Kadar 200.6867 179.9488

Setara/tablet 200.687 179.949


90

Lampiran 19. Perhitungan kadar asetosal terprediksi dari sampel obat sakit kepala kombinasi menggunakan hasil koefisien validasi


Pjg glb Koefisien ASP

Abs

sampel

replikasi

1

Abs sampel

replikasi

1*koefisien

Abs

sampel

replikasi

2

Abs sampel

replikasi

2*koefisien

Abs

sampel

replikasi

3

Abs sampel

replikasi

3*koefisien

Abs

sampel

replikasi

4

Abs sampel

replikasi

4*koefisien

konstanta 1.9273 1 1.9273 1 1.9273 1 1.9273 1 1.9273

220 2.01916 0.444 0.896507 0.398 0.803626 0.425 0.858143 0.441 0.89045

222 2.30832 0.461 1.064136 0.411 0.94872 0.442 1.020277 0.459 1.059519

224 2.40512 0.49 1.178509 0.436 1.048632 0.47 1.130406 0.49 1.178509

226 2.36115 0.522 1.23252 0.465 1.097935 0.501 1.182936 0.523 1.234881

228 2.23083 0.553 1.233649 0.493 1.099799 0.53 1.18234 0.556 1.240341

230 2.03685 0.58 1.181373 0.519 1.057125 0.555 1.130452 0.585 1.191557

232 1.77396 0.606 1.07502 0.545 0.966808 0.579 1.027123 0.614 1.089211

234 1.44076 0.629 0.906238 0.568 0.818352 0.599 0.863015 0.638 0.919205

236 1.01127 0.649 0.656314 0.589 0.595638 0.618 0.624965 0.661 0.668449

238 0.57297 0.671 0.384463 0.61 0.349512 0.638 0.365555 0.683 0.391339

240 0.2046 0.694 0.141992 0.634 0.129716 0.66 0.135036 0.707 0.144652

242 -0.04386 0.719 -0.03154 0.657 -0.02882 0.683 -0.02996 0.732 -0.03211

244 -0.17172 0.746 -0.1281 0.682 -0.11711 0.707 -0.12141 0.759 -0.13034

246 -0.22694 0.768 -0.17429 0.702 -0.15931 0.728 -0.16521 0.781 -0.17724

248 -0.25589 0.783 -0.20036 0.715 -0.18296 0.742 -0.18987 0.796 -0.20369

250 -0.27648 0.785 -0.21704 0.717 -0.19824 0.745 -0.20598 0.799 -0.22091

252 -0.30301 0.774 -0.23453 0.707 -0.21423 0.734 -0.22241 0.788 -0.23877


91


254 -0.34242 0.749 -0.25647 0.684 -0.23422 0.711 -0.24346 0.763 -0.26127

256 -0.39795 0.713 -0.28374 0.65 -0.25867 0.676 -0.26901 0.726 -0.28891

258 -0.47682 0.663 -0.31613 0.605 -0.28848 0.63 -0.3004 0.676 -0.32233

260 -0.5863 0.61 -0.35764 0.555 -0.3254 0.579 -0.33947 0.621 -0.36409

262 -0.74963 0.548 -0.4108 0.499 -0.37407 0.52 -0.38981 0.558 -0.41829

264 -0.97904 0.489 -0.47875 0.445 -0.43567 0.464 -0.45427 0.497 -0.48658

266 -1.2769 0.429 -0.54779 0.391 -0.49927 0.408 -0.52098 0.436 -0.55673

268 -1.63195 0.375 -0.61198 0.341 -0.55649 0.356 -0.58097 0.38 -0.62014

270 -2.03497 0.328 -0.66747 0.298 -0.60642 0.311 -0.63288 0.332 -0.67561

272 -2.39682 0.292 -0.69987 0.265 -0.63516 0.276 -0.66152 0.295 -0.70706

274 -2.70113 0.264 -0.7131 0.239 -0.64557 0.249 -0.67258 0.266 -0.7185

276 -2.9894 0.241 -0.72045 0.219 -0.65468 0.228 -0.68158 0.243 -0.72642

278 -3.29416 0.224 -0.73789 0.203 -0.66871 0.211 -0.69507 0.226 -0.74448

280 -3.60666 0.21 -0.7574 0.191 -0.68887 0.198 -0.71412 0.212 -0.76461

Calculated 3.332684 3.070826 3.356597 3.27733


Pengenceran 6250 6250 6250 6250

Bobot rata-rata 931.275 931.275 931.275 931.275

Etiket 250 250 250 250

Kadar 166.2192 153.2903 167.5555 164.3031

Setara/tablet 166.219 153.29 167.555 164.303


92


Pjg glb Koefisien ASP

Abs

sampel

replikasi

5

Abs sampel

replikasi

5*koefisien

Abs

sampel

replikasi

6

Abs sampel

replikasi

6*koefisien

konstanta 1.9273 1 1.9273 1 1.9273

220 2.01916 0.413 0.833913 0.449 0.906603

222 2.30832 0.429 0.990269 0.465 1.073369

224 2.40512 0.458 1.101545 0.496 1.19294

226 2.36115 0.491 1.159325 0.53 1.25141

228 2.23083 0.522 1.164493 0.564 1.258188

230 2.03685 0.55 1.120268 0.595 1.211926

232 1.77396 0.578 1.025349 0.624 1.106951

234 1.44076 0.603 0.868778 0.651 0.937935

236 1.01127 0.626 0.633055 0.675 0.682607

238 0.57297 0.648 0.371285 0.699 0.400506

240 0.2046 0.672 0.137491 0.724 0.14813

242 -0.04386 0.697 -0.03057 0.75 -0.0329

244 -0.17172 0.722 -0.12398 0.777 -0.13343

246 -0.22694 0.743 -0.16862 0.8 -0.18155

248 -0.25589 0.758 -0.19396 0.816 -0.20881

250 -0.27648 0.76 -0.21012 0.819 -0.22644

252 -0.30301 0.75 -0.22726 0.808 -0.24483


93


254 -0.34242 0.726 -0.2486 0.782 -0.26777

256 -0.39795 0.69 -0.27459 0.744 -0.29607

258 -0.47682 0.643 -0.3066 0.693 -0.33044

260 -0.5863 0.591 -0.3465 0.637 -0.37347

262 -0.74963 0.53 -0.3973 0.572 -0.42879

264 -0.97904 0.472 -0.46211 0.509 -0.49833

266 -1.2769 0.415 -0.52991 0.447 -0.57077

268 -1.63195 0.361 -0.58913 0.39 -0.63646

270 -2.03497 0.316 -0.64305 0.341 -0.69392

272 -2.39682 0.28 -0.67111 0.303 -0.72624

274 -2.70113 0.252 -0.68068 0.273 -0.73741

276 -2.9894 0.231 -0.69055 0.25 -0.74735

278 -3.29416 0.214 -0.70495 0.232 -0.76425

280 -3.60666 0.201 -0.72494 0.219 -0.78986

Calculated 3.108531 3.208781




Etiket 250 250

Kadar 155.3056 160.1767



94

Lampiran 20. Perhitungan kadar kafein terprediksi dari sampel obat sakit kepala kombinasi menggunakan hasil koefisien validasi


Pjg glb Koefisien CAF

Abs

sampel

rep 1

Abs sampel rep

1*koef

Abs

sampel

rep 2

Abs sampel rep

2*koef

Abs

sampel

rep 3

Abs sampel rep

3*koef

Abs

sampel

rep 4

Abs sampel

rep 4*koef

konstanta 0.0967 1 0.0967 1 0.0967 1 0.0967 1 0.0967

220 1.5891 0.444 0.70556 0.398 0.632462 0.425 0.675368 0.441 0.700793

222 3.1339 0.461 1.444728 0.411 1.288033 0.442 1.385184 0.459 1.43846

224 2.9687 0.49 1.454663 0.436 1.294353 0.47 1.395289 0.49 1.454663

226 2.6995 0.522 1.409139 0.465 1.255268 0.501 1.35245 0.523 1.411839

228 -0.0419 0.553 -0.02317 0.493 -0.02066 0.53 -0.02221 0.556 -0.0233

230 0.1204 0.58 0.069832 0.519 0.062488 0.555 0.066822 0.585 0.070434

232 -1.1405 0.606 -0.69114 0.545 -0.62157 0.579 -0.66035 0.614 -0.70027

234 -3.004 0.629 -1.88952 0.568 -1.70627 0.599 -1.7994 0.638 -1.91655

236 -4.9291 0.649 -3.19899 0.589 -2.90324 0.618 -3.04618 0.661 -3.25814

238 -4.0591 0.671 -2.72366 0.61 -2.47605 0.638 -2.58971 0.683 -2.77237

240 -5.1622 0.694 -3.58257 0.634 -3.27283 0.66 -3.40705 0.707 -3.64968

242 -4.165 0.719 -2.99464 0.657 -2.73641 0.683 -2.8447 0.732 -3.04878

244 -3.2343 0.746 -2.41279 0.682 -2.20579 0.707 -2.28665 0.759 -2.45483

246 -1.7738 0.768 -1.36228 0.702 -1.24521 0.728 -1.29133 0.781 -1.38534

248 -0.8733 0.783 -0.68379 0.715 -0.62441 0.742 -0.64799 0.796 -0.69515

250 -0.7176 0.785 -0.56332 0.717 -0.51452 0.745 -0.53461 0.799 -0.57336

252 -1.2827 0.774 -0.99281 0.707 -0.90687 0.734 -0.9415 0.788 -1.01077


95


254 -0.9021 0.749 -0.67567 0.684 -0.61704 0.711 -0.64139 0.763 -0.6883

256 0.1359 0.713 0.096897 0.65 0.088335 0.676 0.091868 0.726 0.098663

258 1.179 0.663 0.781677 0.605 0.713295 0.63 0.74277 0.676 0.797004

260 2.5343 0.61 1.545923 0.555 1.406537 0.579 1.46736 0.621 1.5738

262 5.517 0.548 3.023316 0.499 2.752983 0.52 2.86884 0.558 3.078486

264 9.5613 0.489 4.675476 0.445 4.254779 0.464 4.436443 0.497 4.751966

266 10.5822 0.429 4.539764 0.391 4.13764 0.408 4.317538 0.436 4.613839

268 13.6253 0.375 5.109488 0.341 4.646227 0.356 4.850607 0.38 5.177614

270 16.457 0.328 5.397896 0.298 4.904186 0.311 5.118127 0.332 5.463724

272 12.8644 0.292 3.756405 0.265 3.409066 0.276 3.550574 0.295 3.794998

274 9.4722 0.264 2.500661 0.239 2.263856 0.249 2.358578 0.266 2.519605

276 -4.9976 0.241 -1.20442 0.219 -1.09447 0.228 -1.13945 0.243 -1.21442

278 -21.399 0.224 -4.79338 0.203 -4.344 0.211 -4.51519 0.226 -4.83617

280 -36.1122 0.21 -7.58356 0.191 -6.89743 0.198 -7.15022 0.212 -7.65579

Calculated 1.232432 1.019439 1.256598 1.15939


Pengenceran 6250 6250 6250 6250

Bobot rata-rata 931.275 931.275 931.275 931.275

Etiket 65 65 65 65

Kadar 61.46813 50.8886 62.72719 58.12397

Setara/tablet 61.468 50.888 67.727 58.124


96


Pjg glb Koefisien CAF

Abs

sampel

rep 5

Abs sampel rep

5*koef

Abs

sampel

rep 6

Abs sampel rep

6*koef

konstanta 0.0967 1 0.0967 1 0.0967

220 1.5891 0.413 0.656298 0.449 0.713506

222 3.1339 0.429 1.344443 0.465 1.457264

224 2.9687 0.458 1.359665 0.496 1.472475

226 2.6995 0.491 1.325455 0.53 1.430735

228 -0.0419 0.522 -0.02187 0.564 -0.02363

230 0.1204 0.55 0.06622 0.595 0.071638

232 -1.1405 0.578 -0.65921 0.624 -0.71167

234 -3.004 0.603 -1.81141 0.651 -1.9556

236 -4.9291 0.626 -3.08562 0.675 -3.32714

238 -4.0591 0.648 -2.6303 0.699 -2.83731

240 -5.1622 0.672 -3.469 0.724 -3.73743

242 -4.165 0.697 -2.90301 0.75 -3.12375

244 -3.2343 0.722 -2.33516 0.777 -2.51305

246 -1.7738 0.743 -1.31793 0.8 -1.41904

248 -0.8733 0.758 -0.66196 0.816 -0.71261

250 -0.7176 0.76 -0.54538 0.819 -0.58771

252 -1.2827 0.75 -0.96203 0.808 -1.03642


97


254 -0.34242 0.726 -0.65492 0.782 -0.70544

256 -0.39795 0.69 0.093771 0.744 0.10111

258 -0.47682 0.643 0.758097 0.693 0.817047

260 -0.5863 0.591 1.497771 0.637 1.614349

262 -0.74963 0.53 2.92401 0.572 3.155724

264 -0.97904 0.472 4.512934 0.509 4.866702

266 -1.2769 0.415 4.391613 0.447 4.730243

268 -1.63195 0.361 4.918733 0.39 5.313867

270 -2.03497 0.316 5.200412 0.341 5.611837

272 -2.39682 0.28 3.602032 0.303 3.897913

274 -2.70113 0.252 2.386994 0.273 2.585911

276 -2.9894 0.231 -1.15445 0.25 -1.2494

278 -3.29416 0.214 -4.57939 0.232 -4.96457

280 -3.60666 0.201 -7.25855 0.219 -7.90857

Calculated 1.08497 1.123655




Etiket 65 65

Kadar 54.20629 56.09087



98

BIOGRAFI PENULIS

Penulis skripsi berjudul “Kombinasi Spektrofotometri

UV dan Kalibrasi Multivariat untuk Analisis

Parasetamol, Asetosal, dan Kafein dalam Sediaan

Tablet” memiliki nama lengkap Teresa Devina Hani

Wijaningtyas. Penulis lahir di Sleman, 16 Oktober

1994 sebagai anak pertama dari dua bersaudara

pasangan Bapak Hajar Murjanto dan Ibu Valentina

Satyarini. Pendidikan formal yang ditempuh penulis adalah TK Tunas Kasih

(1998), SD Kanisius Mejing (1999-2005), SMP Negeri 3 Godean (2005-2008),

SMA Negeri 11 Yogyakarta (2008-2011). Pada tahun 2011, penulis melanjutkan

pendidikan di Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. Selama

kuliah penulis aktif dalam berbagai kegiatan dan organisasi kemahasiswaan antara

lain: Anggota Divisi Organisasi Badan Eksekutif Mahasiswa Fakultas Farmasi

(2013-2014), sie. Dana dan Usaha Panitia Pelepasan Wisuda Fakultas Farmasi

(2011), Bendahara Panitia Pelepasan Wisuda Fakultas Farmasi (2013), sie. Humas

Panitia Pharmacy Performance and Road to School (2013) dan pernah mengikuti

beberapa seminar. Penulis juga pernah memperoleh dana hibah Dikti 2014 dalam

peran sertanya sebagai peserta program PKM-M dengan judul “BERMANJA

(Bermain sambil Belajar): Kenalkan Swamedikasi terhadap Diare kepada Anak-

anak SD Sambiroto I Kalasan”.


PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJIkombinasi spektrofotometri uv dan kalibrasi multivariat...

Documents

Transcript of PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJIkombinasi spektrofotometri uv dan kalibrasi multivariat...