Aplikasi Spektrofotometri Inframerah Dekat untuk Kuantifikasi Eugenol, Mentol, dan Matil Salisilat dalam Obat Nyeri Otot

APLIKASI SPEKTROFOTOMETRI INFRAMERAH DEKAT
UNTUK KUANTIFIKASI EUGENOL, MENTOL, DAN METIL
SALISILAT DALAM OBAT NYERI OTOT

NURTIYAS LUTHFIANI

DEPARTEMEN KIMIA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012

ABSTRAK
NURTIYAS LUTHFIANI. Aplikasi Spektrofotometri Inframerah Dekat untuk
Kuantifikasi Eugenol, Mentol, dan Metil Salisilat dalam Obat Nyeri Otot.
Dibimbing oleh SRI MULIJANI dan RUDI HERYANTO.
Campuran eugenol, mentol, dan metil salisilat dapat dianalisis menggunakan
spektrofometri inframerah dekat (NIRS) dan dibandingkan dengan analisis
kromatografi gas. Tahapan penentuan NIRS sebagai alat analisis suatu zat ialah
uji kesesuaian alat, pembuatan model kalibrasi, uji prediksi, dan uji validasi. Uji
kesesuaian alat menghasilkan gangguan yang rendah untuk alat NIRS FOSS

Rapid Content Analyzer. Pembuatan model kalibrasi menggunakan teknik
kalibrasi multivariat (kuadrat terkecil parsial) pada kurva turunan kedua. Uji
prediksi menghasilkan nilai galat baku prediksi (SEP) untuk eugenol, mentol, dan
metil salisilat berturut-turut sebesar 0.019, 0.09, dan 0.145. Uji validasi campuran
eugenol, mentol, dan metil salisilat berturut-turut menghasilkan linearitas sebesar
0.858, 0.973, dan 0.891. Nilai kisaran (%) sebesar 67–119 untuk eugenol, 60–110
untuk mentol, dan 69–120 untuk metil salisilat. Nilai akurasi, keterulangan, presisi
intermediet, dan spesifisitas untuk ketiga zat aktif berturut-turut sebesar SEP > 1.4
× SEL, RSD < 2%, tidak berbeda nyata, dan > 0.900. Berdasarkan hasil uji
prediksi dan validasi, NIRS dapat digunakan untuk pengukuran campuran
eugenol, mentol, dan metil salisilat.
ABSTRACT
NURTIYAS LUTHFIANI. Aplication of Near Infrared Spectrophotometry for
Quantification of Eugenol, Menthol, and Methyl Salycilate in Analgesic Balm.
Supervised by SRI MULIJANI and RUDI HERYANTO.
The mixture of eugenol, menthol, and methyl salicylate can be analyzed by
near infrared spectrophotometry (NIRS) and compared with the chromatography
gas analysis. The steps to validate NIRS as the analytical tool included feasibility
test, calibration model building, prediction test, and validation test. The feasibility
test produced low perturbation for NIRS FOSS Rapid Content Analyzer tool. The

calibration model building used multivariate calibration (partial least square), with
2nd derivative curve. Prediction test gave the standard error prediction (SEP) for
eugenol, menthol, and methyl salicylate of 0.019, 0.09, and 0.0145, respectively.
Validity test for the mixture of eugenol, menthol, and methyl salicylate gave
linearity of 0.858, 0.973, and 0.891, respectively. The range of value (%) were
67–119 for eugenol, 60–110 for mentol, and 69–120 for methyl salicylate. The
value of accuracy, repeatability, intermediate precision, and specificity for the
mixture were SEP > 1.4 × SEL, RSD < 2%, no significant difference, and > 0.900,
respectively. Based on the results of prediction and validation test, NIRS is
applicable for measurement of the mixture of eugenol, menthol, and methyl
salicylate.

APLIKASI SPEKTROFOTOMETRI INFRAMERAH DEKAT
UNTUK KUANTIFIKASI EUGENOL, MENTOL, DAN METIL
SALISILAT DALAM OBAT NYERI OTOT

NURTIYAS LUTHFIANI

Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Sarjana Sains pada
Departemen Kimia

DEPARTEMEN KIMIA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012

Judul Skripsi

Nama
NIM

:

Aplikasi
Spektrofotometri
Inframerah
Dekat

untuk
Kuantifikasi Eugenol, Mentol, dan Matil Salisilat dalam Obat
Nyeri Otot
: Nurtiyas Luthfiani
: G44096004

Disetujui

Pembimbing I,

Pembimbing II,

Dr Sri Mulijani, MS
NIP 196304011991032001

Rudi Heryanto, MSi
NIP 19760428 2005011002

Diketahui
Ketua Departemen Kimia

Prof Dr Ir Tun Tedja Irawadi, MS
NIP 195012271976032002

Tanggal lulus:

PRAKATA
Puji dan syukur ke hadirat Allah SWT atas rahmat dan karunia-Nya yang
berlimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini. Penelitian ini
dilaksanakan dari bulan Februari sampai Agustus 2011 bertempat di Laboratorium
PT Taisho Pharmaceutical Indonesia, Tbk Depok.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada yang terhormat Ibu Dr Sri
Mulijani, MS selaku pembimbing pertama dan Bapak Rudi Heryanto, MSi selaku
pembimbing kedua atas petunjuk dan bimbingan yang telah diberikan kepada
penulis selama penelitian dan penyusunan karya ilmiah ini. Terima kasih kepada
seluruh staf Departemen Quality Operation PT Taisho Pharmaceutical Indonesia,
Tbk dan PT Haes Brother.
Ungkapan terima kasih kepada seluruh keluarga atas dukungan dan kasih
sayangnya. Ucapan terima kasih kepada mahasiswa Ekstensi Kimia IPB yang
telah memberikan semangat, motivasi, dan dorongan dalam menyusun karya

ilmiah ini.
Semoga tulisan ini dapat bermanfaat bagi penulis maupun bagi pembaca.

Bogor, Februari 2012

Nurtiyas Luthfiani

RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Tegal pada tanggal 9 Agustus 1986 dari Ayah Ahmad
Subekhi dan Ibu Nurjanah. Penulis merupakan putri ketiga dari empat bersaudara.
Tahun 2004 penulis lulus dari SMAN 1 Slawi dan pada tahun yang sama
lulus seleksi masuk IPB melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB. Penulis
memilih Program Studi D3 Analisis Kimia, Departemen Kimia, Fakultas
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Tahun 2009 penulis kembali lulus
seleksi masuk IPB untuk Program Ekstensi Departemen Kimia, Fakultas
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.
Selama mengikuti perkuliahan, penulis pernah aktif dalam Ikatan
Mahasiswa Kimia (Imasika) IPB pada tahun 2005/2006. Selain itu, penulis
bekerja di PT Taisho Pharmaceutical Indonesia, Tbk sebagai Quality Control
Compliance dari tahun 2008 sampai sekarang.

DAFTAR ISI

Halaman
DAFTAR TABEL ..................................................................................................................... vii
DAFTAR GAMBAR ............................................................................................................... vii
DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................................................... vii
PENDAHULUAN....................................................................................................................... 1
METODE
Bahan dan Alat .................................................................................................................. 2
Lingkup Kerja ................................................................................................................... 2
HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Kesesuaian Alat ......................................................................................................... 3
Pembuatan Model Kalibrasi Eugenol, Mentol, dan Metil Salisilat ................... 4
Uji Prediksi ........................................................................................................................ 6
Penentuan Standar Galat Laboratorium ..................................................................... 7
Uji Validasi ........................................................................................................................ 7
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan ............................................................................................................................. 8
Saran .................................................................................................................................... 9

DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................................ 9
LAMPIRAN ................................................................................................................................ 10

vi

DAFTAR TABEL
Halaman
1
2
3
4

Data kalibrasi campuran eugenol, mentol, dan metil salisilat ............................. 5
Uji prediksi terhadap model kalibrasi eugenol, mentol, dan metil salisilat ........ 7
Nilai SEL dan spesifikasinya .............................................................................. 7
Uji parameter validasi ......................................................................................... 8

DAFTAR GAMBAR
Halaman
1 Spektrum (a) dan gangguan (b) yang dihasilkan pada uji kesesuaian alat

menggunakan NIRS FOSS Smart Probe ............................................................ 4
2 Spektrum (a) dan turunan kedua spektrum (b) yang dihasilkan pada uji
kesesuaian alat menggunakan NIRS FOSS Rapid Content Analyzer ................ 4
3 Persamaan matematika pada PLS ....................................................................... 5

DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Bagan alir penelititan ....................................................................................... 11
Data komposisi matriks campuran mentol, eugenol, dan metil salisilat .......... 12
Data penentuan model kalibrasi eugenol, mentol, dan metil salisilat .............. 13

Data dan grafik nilai PRESS eugenol, mentol, dan metil salisilat ................... 15
Data prediksi eugenol, mentol, dan metil salisilat ........................................... 18
Data SEL eugenol, mentol, dan metil salisilat ................................................. 21
Kriteria nilai SEP dan R2 .................................................................................. 21
Data akurasi ...................................................................................................... 21
Data uji presisi.................................................................................................. 22

vii

PENDAHULUAN
Proses analisis pengawasan mutu pada
industri farmasi mencakup analisis bahan
baku dan produk akhir. Teknik analisis
kromatografi umumnya digunakan, yaitu
kromatografi cair kinerja tinggi (HPLC) dan
kromatografi gas (GC). Teknik analisis
menggunakan HPLC dan GC tergolong
mahal, waktu analisisnya lama, dan
menghasilkan limbah bahan kimia yang
berbahaya bagi lingkungan (Blanco & Alcala

2006). Hal ini menyebabkan perlunya
pengembangan
suatu
teknik
analisis
pengawasan mutu yang cepat, murah,
meminimumkan tingkat galat manusia dan
limbah bahan kimia, dengan ketepatan dan
ketelitian analisis yang tinggi (Blanco et al.
2000). Spektroskopi inframerah dekat/near
infrared spectroscopy (NIRS) merupakan
alternatif teknik analisis yang dapat digunakan
untuk pengawasan mutu suatu zat atau
campuran pada industri farmasi dengan
proses analisis yang cepat, sederhana, mudah,
tanpa preparasi sampel, tanpa bahan kimia,
menghasilkan
sedikit
limbah,
dan
takdestruktif (USP Convention 2011).
Fenomena interaksi materi dengan
gelombang elektromagnetik bersifat spesifik,
baik absorpsi maupun emisi. Interaksi tersebut
menghasilkan sinyal yang disadap sebagai alat
analisis kualitatif dan kuantitatif. Panjang
gelombang NIRS terdiri atas 2 wilayah, yaitu
panjang gelombang pendek di sekitar 780–
1100 nm dan panjang gelombang panjang di
sekitar 1100–2500 nm. Absorpsi yang
menonjol terjadi pada wilayah inframerah
tengah yang berhubungan dengan efek
overtone molekul dan vibrasi kombinasi
gugus fungsi -CH, -NH, dan -OH (Luypaert et
al. 2007). Sebagian besar senyawa kimia dan
biokimia menunjukkan pita serapan yang khas
pada wilayah spektrum inframerah dekat
sehingga dapat digunakan untuk pengukuran
kualitatif dan kuantitatif pada senyawa
tersebut (USP Convention 2011).
Adanya tumpang-tindih spektrum dan
sensitivitas yang rendah pada NIRS
menyebabkan NIRS tidak dapat digunakan
untuk pengukuran secara langsung dan
diperlukan teknik regresi multivariat untuk
mencapai pengukuran yang selektif. Teknikteknik kalibrasi statistis multivariat yang dapat
digunakan untuk pengukuran antara lain
regresi linear ganda (MLR), analisis
komponen utama (PCA), dan kuadrat terkecil
parsial (PLS) (Rajalahti & Kvalheim 2011).

Salah satu analisis spektrum yang penting
adalah membentuk model kalibrasi melalui
metode
pengenalan
pola
untuk
mengidentifikasi kemiripan dan pola utama
data. Metode ini menghitung persamaan
regresi berdasarkan data spektrofotometri dan
informasi analit yang diketahui. Selanjutnya,
model
ini
dapat
digunakan
untuk
memprediksikan konsentrasi sampel yang
tidak diketahui. Selisih antara konsentrasi
yang dibuat dan konsentrasi dugaan dari
model dipakai sebagai parameter kebaikan
model (Saragih 2007). Parameter kebaikan
model kalibrasi tersebut meliputi R2 (koefisien
determinasi), prediksi jumlah-kuadrat galat
sisa (PRESS), galat baku kalibrasi (SEC),
galat baku prediksi (SEP), dan simpangan
nisbah kinerja (RPD).
Koefisien determinasi/R2 adalah nilai
kelinearan antara prediktor dan respons. Nilai
R2 yang sangat baik adalah 0.9975 sampai
1.000. Nilai PRESS adalah ukuran kebaikan
model dalam mencocokkan konsentrasi yang
diperoleh dari model dengan konsentrasi yang
dibuat. Nilai SEC dihasilkan dari rataan
kuadrat selisih konsentrasi dugaan himpunan
kalibrasi, sedangkan SEP dihasilkan dari
rataan kuadrat selisih konsentrasi dugaan
himpunan prediksi. Nilai PRESS, SEC, dan
SEP
yang
semakin
mendekati
nol
menunjukkan model yang semakin baik.
Kisaran/SEP
merupakan
nilai
kisaran
konsentrasi dibandingkan dengan nilai SEP.
Nilai yang baik adalah lebih dari 5. RPD
adalah nisbah standar deviasi metode
pembanding terhadap nilai SEP. Nilai RPD
yang baik adalah lebih dari 10 (EMEA 2009).
Aplikasi NIRS dalam industri farmasi
ialah untuk identifikasi bahan aktif dan bahan
tambahan pada obat, mengukur kadar air,
mengukur kadar bahan aktif dan bahan
tambahan, serta mengukur keseragaman
kandungan suatu zat pada obat (Luypaert et
al. 2007). Campuran mentol, eugenol, dan
metil salisilat yang terkandung pada obat
nyeri otot yang diteliti pada penelitian ini
merupakan senyawa organik yang dapat
dianalisis secara kualitatif dan kuantitatif
menggunakan NIRS.
Penelitian ini bertujuan menentukan model
kalibrasi eugenol, mentol, dan metil salisilat
dalam obat nyeri otot berdasarkan NIRS. Uji
prediksi dan validasi selanjutnya dilakukan
untuk membuktikan kebaikan dari model
kalibrasi yang diperoleh. Hasil pengukuran
NIRS juga dibandingkan dengan hasil
pengukuran metode pembandingnya, yaitu GC

METODE
Bahan dan Alat
Alat-alat yang digunakan pada percobaan
adalah NIRS FOSS Rapid Content Analyzer,
NIRS FOSS Smart Probe, wadah sampel yang
berupa reflectance sample vessel, reflektor
yang terbuat dari emas (gold reflector), GC
Shimadzu 2010, neraca analitik, pipet
volumetrik 1 mL, pipet volumetrik 20 mL,
labu ukur 50 mL, labu ukur 100 mL, dan
corong pemisah.
Bahan-bahan yang digunakan dalam
percobaan adalah matriks campuran mentol,
eugenol, dan metil salisilat sebanyak 27
matriks, standar pembanding mentol, eugenol,
dan
metil
salisilat
USP,
ometoksimetilbenzoat, kloroform, natrium
sulfat, dan asam sulfat.
Lingkup Kerja
Penelitian terdiri atas beberapa tahap
(Lampiran 1). Tahap pertama adalah
pembuatan campuran eugenol, mentol, dan
metil salisilat sebanyak 27 sampel. Tahap
kedua adalah uji kesesuaian alat dengan
menggunakan NIRS FOSS Rapid Content
Analyzer dan NIRS FOSS Smart Probe.
Tahap ketiga adalah analisis 27 matriks
dengan NIRS dan GC. Tahap keempat adalah
pembuatan model kalibrasi dengan metode
PLS, tahap kelima adalah prediksi terhadap
model kalibrasi dengan menggunakan sampel
produksi sebanyak 100, tahap keenam adalah
menentukan standar galat laboratorium (SEL),
dan tahap ketujuh adalah uji parameter
validasi sesuai dengan parameter validasi
untuk pengukuran kandungan senyawa pada
obat berdasarkan USP Convention (2011).
Pembuatan Matriks Campuran Mentol,
Eugenol, dan Metil Salisilat
Campuran eugenol, mentol, dan metil
salisilat yang digunakan untuk pembuatan
model kalibrasi dibuat di laboratorium dengan
kisaran sebesar 70–120% dari kadar mentol,
eugenol, dan metil salisilat dalam campuran
(USP Convention 2011). Komposisi untuk
masing-masing zat tersaji pada Lampiran 2.
Uji Kesesuaian Alat (FOSS 2009)
Matriks nomor 2 dan 3 yang telah dibuat
diukur dengan menggunakan NIRS FOSS
Rapid Content Analyzer dengan cara sampel
dimasukkan ke dalam wadah sampel yang
berupa reflectance sample vessel, dipadatkan,
kemudian ditekan dengan gold reflector

sampai tidak ada gelembung, dan diukur.
Selain itu, matriks untuk nomor 1–5 diukur
dengan menggunakan NIRS FOSS Smart
Probe dengan cara probe dimasukkan ke
dalam sampel, kemudian sampel diukur.
Spektrum yang dihasilkan oleh masingmasing alat dibandingkan.
Pengukuran Matriks dan Sampel Produksi
dengan NIRS untuk Pembuatan Model
Kalibrasi
Sebanyak 27 matriks dan sampel produksi
dianalisis dengan menggunakan NIRS FOSS
Rapid Content Analyzer. Matriks diukur
seperti dijelaskan pada Uji Kesesuaian Alat.
Pengukuran Matriks dan Sampel Produksi
dengan Metode Pembanding (GC) untuk
Pembuatan Model Kalibrasi
Standar internal disiapkan dengan cara
melarutkan
sebanyak
1
mL
ometoksimetilbenzoat dengan kloroform ke
dalam labu ukur 50 mL. Larutan kemudian
ditera dengan kloroform dan dikocok hingga
larut sempurna.
Larutan standar disiapkan dengan cara
melarutkan sebanyak 33.5 mg eugenol dan
135 mg mentol dengan sekitar 20 mL
kloroform, lalu larutan dimasukkan ke dalam
labu ukur 50 mL. Larutan kemudian ditera
dengan kloroform dan dikocok hingga larut
sempurna.
Larutan standar kerja disiapkan dengan
cara sebanyak 100 mg metil salisilat
dilarutkan dengan 20 mL kloroform, lalu
dimasukkan ke dalam labu takar 100 mL. Ke
dalamnya ditambahkan 20 mL larutan standar
dan 1 mL standar internal, kemudian ditera
dengan kloroform dan dikocok hingga larut
sempurna.
Matriks dan sampel produksi ditimbang
sebanyak 0.9–1.10 g, dimasukkan ke dalam
corong pisah 125 mL, lalu ditambahkan 15
mL larutan natrium sulfat jenuh dan 5 mL
asam sulfat. Larutan kemudian diekstraksi
dengan 20 mL kloroform sebanyak 3 kali.
Hasil ekstraksi dikumpulkan pada labu ukur
100 mL, ditambahkan 1 mL standar internal,
lalu ditera dengan kloroform dan dikocok
hingga larut sempurna. Larutan matriks dan
sampel produksi serta larutan standar disaring
dengan filter 0.45 µm. Hasil saringan
ditampung pada vial GC untuk diinjeksikan.
Pembuatan Model Kalibrasi (FOSS 2009)
Model kalibrasi dibuat menggunakan
matriks campuran dan sampel produksi
dengan himpunan kalibrasi tersaji pada

Lampiran 3. Model kalibrasi ditentukan
menggunakan perangkat lunak Vission
dengan teknik PLS menggunakan kurva
turunan kedua.
Prediksi Hasil Analisis NIRS (FOSS 2009)
Untuk memprediksi model kalibrasi,
sampel dianalisis menggunakan NIRS dan
metode
pembandingnya.
Analisis
menggunakan NIRS dilakukan terhadap 100
sampel produksi yang tidak termasuk dalam
himpunan kalibrasi, dengan prosedur seperti
dijelaskan pada Uji Kesesuaian Alat. Prediksi
dengan metode pembanding GC dilakukan
terhadap 100 sampel produksi yang telah
dianalisis dengan NIRS tersebut. Penyiapan
standar internal, larutan standar, dan larutan
standar kerja, serta pengukuran GC dilakukan
seperti telah dijelaskan di atas.
Penentuan Galat Baku Prediksi
Prediksi sampel produksi dengan NIRS
dan GC digunakan untuk menentukan nilai
SEP dengan rumus sebagai berikut:

SEP 





2
n
 y
 YV,i
v,i
i 1
n

Keterangan:
SEP = Galat baku prediksi
yv
= Nilai analisis NIRS
YV
= Nilai analisis GC
n
= Jumlah sampel
Penentuan Linearitas, Akurasi, Presisi,
Spesifisitas, dan Kisaran (Mark et al. 2002)
Linearitas, akurasi, dan kisaran ditentukan
menggunakan perangkat lunak Vission pada
saat pembuatan model kalibrasi. Spesifisitas
dilakukan dengan cara mengukur sampel yang
komposisinya mirip dengan campuran mentol,
eugenol dan metil salisilat, kemudian
spesifisitas ditentukan dengan perangkat
lunak. Presisi terdiri dari atas 2 macam, yaitu
keterulangan
dan
presisi
intermediet.
Keterulangan
dilakukan
dengan
cara
mengukur sampel konsentrasi 100% sebanyak
13 kali. Presisi intermediet juga dilakukan
dengan cara mengukur sampel pada
konsentrasi 100% sebanyak 13 kali, tetapi
pengukuran dilakukan pada hari yang berbeda
dengan analis yang berbeda.
Analisis dengan Metode Pembanding (BMS
1997)
Untuk memperoleh nilai SEL, matriks
nomor 1, 2, 6, 15, 20, 27 (Lampiran 2)

dianalisis oleh 2 analis dengan menggunakan
instrumen GC yang sama. Penyiapan standar
internal, larutan standar, dan larutan standar
kerja, serta pengukuran GC dilakukan seperti
telah dijelaskan diatas. Hasil yang diperoleh
dari pengukuran dengan GC digunakan untuk
menghitung nilai SEL dengan rumus sebagai
berikut:
2
n
 y y
2 ,i
i 1 1,i
SEL 
n
Keterangan:
SEL = Galat baku laboratorium
y1/2
= Nilai
pengukuran
metode
pembanding pada kondisi yang
berbeda
n
= Jumlah sampel





HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Kesesuaian Alat
Tahapan penggunaan NIRS sebagai alat
analisis ialah uji kesesuaian alat/feasibility
study, pembuatan model kalibrasi, uji
prediksi, dan uji validasi (FOSS 2009). Uji
kesesuaian alat pada NIRS mencakup
pengecekan gangguan secara visual pada
spektrum yang dihasilkan (EMEA 2009). Uji
ini dilakukan dengan cara menganalisis
matriks campuran eugenol, mentol, dan metil
salisilat pada 2 model alat NIRS, yaitu NIRS
FOSS Smart Probe dan NIRS FOSS Rapid
Content
Analyzer,
kemudian
melihat
gangguan yang dihasilkan pada 2 model alat
tersebut (FOSS 2009).
Analisis dengan NIRS FOSS Smart Probe
dilakukan dengan cara memasukkan probe ke
dalam sampel dan menghasilkan spektrum
pada Gambar 1. Spektrum ini merupakan hasil
pengukuran untuk matriks nomor 1 sampai
dengan 5. Gambar 1(a) menunjukkan adanya
gangguan pada spektrum yang dihasilkan
(ditunjukkan dalam kotak). Gangguan tersebut
menyebabkan alat ini tidak dapat digunakan
untuk menganalisis campuran eugenol,
mentol, dan metil salisilat pada obat
penghilang nyeri otot. Gambar 1(b)
memperlihatkan gangguan yang sangat jelas
pada spektrum setelah dilakukan perbesaran.

4

5

sedangkan sisanya adalah sampel produksi
(Blanco & Alcala 2006). Model kalibrasi
dibuat dengan perangkat lunak Vission
menggunakan teknik kalibrasi multivariat PLS
(Broad et al. 2002; Luypaert et al. 2007).
Pembuatan kalibrasi ini diawali dengan
pemrosesan
awal
spektrum
untuk
menghilangkan pengaruh kuat dari hamburan
spektrum dan untuk meminimumkan baseline
offsets. Spektrum yang digunakan adalah
turunan kedua/2nd derivative (Broad et al.
2002; Blanco & Alcala 2006).
PLS dapat memprediksikan serangkaian
peubah takbebas dari peubah bebas yang
jumlahnya sangat banyak, memiliki struktur
sistematik linear dan nonlinear dengan atau
tanpa data yang hilang, serta memiliki
kolinearitas yang tinggi. PLS dapat
memprediksi sampel yang tidak diketahui
dengan ketepatan lebih baik dibandingkan
dengan teknik kalibrasi multivariat lainnya
(Hopke 2003).
Gambar 3 menunjukkan persamaan yang
digunakan dalam PLS. A menunjukkan data
spektrum, S dan U menunjukkan skor, Fa dan
Fc menunjukkan nilai loading, Ea dan Ec
merupakan galat, sedangkan C menunjukkan
konsentrasi data (FOSS 2009). Hasil kali Fa
dan S mendekati data spektrum, sedangkan
hasil kali U dan Fc mendekati konsentrasi
sebenarnya. Tujuan algoritma PLS adalah
meminimumkan galat dengan terus menjaga
korelasi A dan C dalam hubungan dalam, U =
S B (Brereton 2000).
A= S.Fa + Ea
U= S.B
C= U.Fc + Ea
C= S.B.U +E

Hubungan
luar
Hubungan
Hubungan
dalam
dalam

Gambar 3 Persamaan matematika pada PLS.
Tabel 1 menunjukkan data kalibrasi
campuran eugenol, mentol, dan metil salisilat.
Sampel produksi untuk kalibrasi eugenol lebih
banyak daripada sampel untuk kalibrasi
mentol dan metil salisilat karena kadar
eugenol dalam campuran lebih rendah
dibandingkan dengan kadar mentol dan metil
salisilat yaitu 1.370%, sedangkan kadar
mentol dan metil salisilat berturut-turut 5.430
dan 10.200% (FOSS 2009).

Tabel 1

Data kalibrasi campuran eugenol,
mentol, dan metil salisilat

Parameter
kalibrasi
Pemrosesan
awal pektrum
Panjang
gelombang
(nm)

Jumlah faktor
PLS
Jumlah Sampel
laboratorium
Jumlah sampel
produksi
Rerata (%)
SDa
SECb
SECVc
a
simpangan baku,
validasi silang

Metil
salisilat
Turunan
kedua
400–
2500

Eugenol

Mentol

Turunan
kedua
400–300,
1500–
800,
2000 –
2200
9

Turunan
kedua
400–500

9

5

27

27

27

40

33

33

1.386
0.174
0.065
0.075
b
galat baku

5.191
0.699
0.116
0.154
kalibrasi,

9.562
1.223
0.389
0.426
c
galat baku

Panjang gelombang yang digunakan pada
penentuan model kalibrasi eugenol adalah
400–1300, 1500–1800, dan 2000–2200 nm
dengan menggunakan faktor 9. Penentuan
nilai faktor merupakan hal yang sangat krusial
agar diperoleh model kalibrasi yang tepat.
Nilai faktor ini ditentukan berdasarkan nilai
minimum dari PRESS yang menunjukkan
prediksi jumlah kuadrat galat sisa yang
terkecil (FOSS 2009; Septaningsih 2008).
Nilai PRESS terkecil pada model kalibrasi
eugenol diperoleh pada faktor 9, yaitu sebesar
0.8584 (Lampiran 4). Semakin besar nilai
faktor, nilai R2 akan semakin tinggi, tetapi
menurut FOSS (2009) nilai maksimum faktor
yang boleh digunakan pada proses kalibrasi
menggunakan perangkat lunak Vission adalah
10. Nilai faktor yang terlalu besar akan
menyebabkan overfits pada model kalibrasi,
sedangkan nilai yang terlalu kecil akan
menyebabkan underfits (EMEA 2009).
Parameter kalibrasi lainnya seperti SEC
menunjukkan nilai yang baik karena
mendekati nol, yaitu sebesar 0.065. Nilai SEC
sebesar 0.065 maknanya ialah selisih antara
nilai analisis NIRS dan nilai metode
pembandingnya pada eugenol saat penentuan
model kalibrasi sebesar 0.065. SEC diperoleh
menggunakan rumus sebagai berikut:
SEC 





2
n
 y
 YC,i
C,i
i 1
n p

Keterangan:
YC = Nilai analisis NIRS pada set kalibrasi
yC = Nilai analisis GC pada set kalibrasi
n
= jumlah sampel
p
= faktor kalibrasi

6

Nilai SECV yang diperoleh untuk eugenol
sebesar 0.075. SECV adalah galat baku yang
terjadi pada saat validasi silang (USP
Convention 2011). Nilai ini juga sangat baik
karena mendekati nol. Nilai SECV diperoleh
dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
SECV 





2
n
 y
 YCV,i
CV,i
i 1
n p

Keterangan:
YCV = Nilai analisis NIRS
yCV = Nilai analisis GC
n
= Jumlah sampel
Rerata yang diperoleh pada kalibrasi eugenol
sebesar 1.386%, dengan simpangan baku (SD)
sebesar 0.174.
Berbeda dengan
eugenol,
panjang
gelombang yang digunakan mentol adalah
400–2500 nm. Jumlah faktor yang digunakan
ialah 9 karena nilai minimum log PRESS
sebesar 1.8709 menunjukkan faktor 9.
Himpunan sampel yang digunakan pada
kalibrasi mentol menggunakan 27 matriks
laboratorium dan 33 sampel produksi. Nilai
rerata yang diperoleh sebesar 5.191% dengan
SD sebesar 0.699. Nilai SEC juga baik karena
nilainya yang mendekati nol, yaitu sebesar
0.116, tetapi belum sebaik nilai SEC eugenol.
Sama halnya dengan nilai SEC, nilai SECV
mentol yang diperoleh sebesar 0.154, kurang
baik jika dibandingkan dengan nilai SECV
eugenol. Hal ini disebabkan pengukuran
mentol menggunakan seluruh panjang
gelombang dari 400 sampai 2500 nm,
sehingga terdapat lebih banyak matriks
pengganggu
dalam pembuatan
model
kalibrasi.
Panjang gelombang yang digunakan untuk
pembuatan model kalibrasi metil salisilat
sama dengan mentol, yaitu 400– 2500 nm
(FOSS 2009). Jumlah faktor yang digunakan
ialah 5 karena nilai minimum log PRESS
sebesar 13.597 menunjukkan faktor 5.
Himpunan sampel yang digunakan ialah 27
matriks laboratorium dan 33 sampel produksi.
Nilai rerata yang diperoleh sebesar 9.562%
dengan SD sebesar 1.233. Nilai SEC yang
diperoleh 0.389, sedangkan nilai SECV 0.426.
Nilai parameter uji yang diperoleh pada model
kalibrasi metil salisilat ini
kurang baik
dibandingkan dengan eugenol dan mentol
karena pada metil salisilat, selain terdapat
matriks pengganggu, digunakan semua
kisaran panjang gelombang dari 400 sampai
2500 nm, faktor yang dipakai juga terlalu
kecil, yaitu 5, sehingga kemungkinan terjadi

underfits pada spektrum yang digunakan
untuk pembuatan model kalibrasi.
Uji Prediksi
Model kalibrasi yang telah diperoleh perlu
diuji
prediksi
untuk
membuktikan
kebaikannya. Menurut Blanco & Alcala
(2006), uji prediksi dilakukan menggunakan 2
himpunan sampel, yaitu sampel produksi dan
laboratorium, yang tidak digunakan untuk
proses kalibrasi. Uji prediksi pada penelitian
ini dilakukan hanya dengan menggunakan
sampel produksi sebanyak 100 batch karena
model kalibrasi akan digunakan untuk analisis
sampel produksi saja. Proses prediksi akan
menghasilkan nilai SEP, yang merupakan
ukuran ketepatan dari suatu model kalibrasi
yang dibuat (USP Convention 2011). Nilai
SEP semakin baik jika semakin mendekati nol
(Septaningsih 2008). Selain nilai SEP, pada
proses prediksi dapat diketahui nilai rerata
galat pengukuran analisis NIRS dan GC yang
disebut bias (EMEA 2009). Nilai bias dapat
ditentukan dengan rumus sebagai berikut:
Bias 

 in  1 (y  Y )
i
i
n

Keterangan:
Y = Nilai analisis NIRS
y
= Nilai analisis GC
n = Jumlah sampel
Terlihat pada Tabel 2, prediksi yang
dilakukan terhadap model kalibrasi eugenol
menghasilkan rerata kadar sebesar 1.425%
dengan nilai SD 0.018 dan nilai RSD 1.263%.
Nilai rerata yang diperoleh sesuai dengan
spesifikasi kadar eugenol, yaitu 1.230–1.580%
(BMS 1997). Nilai SD tergolong baik karena
nilainya mendekati nol. Begitu juga dengan
nilai RSD yang menunjukkan nilai kurang
dari 2% (TPI 2010). Nilai SEP yang diperoleh
0.019 (Lampiran 5). Menurut Septaningsih
(2008), nilai ini sangat baik karena mendekati
nol, tetapi karena nilai SEL-nya 0.012
(Lampiran 6), nilai SEP ini lebih dari 1.4 ×
SEL. Menurut spesifikasi EMEA (2009), nilai
SEP yang baik adalah kurang dari 1.4 × SEL.
Menurut Cuadrado et al, (2004), nilai SEP
eugenol yang diperoleh menunjukkan presisi
yang baik karena nilai SEP yang dihasilkan
1.6 × nilai SEL nya (Lampiran 7).

7

Tabel 2 Uji prediksi terhadap model kalibrasi
eugenol, mentol, dan metil salisilat
Parameter
Eugenol
Mentol
kalibrasi
Jumlah sampel
laboratorium
Jumlah sampel
100
100
produksi
Rerata (%)
1.425
5.384
SDa
0.018
0.085
RSD (%)b
1.263
1.579
Bias
0.001
0.034
SEP
0.019
0.090
a
simpangan baku, bsimpangan baku relatif

Metil
salisilat
100
10.085
0.137
1.358
0.035
0.145

Prediksi yang dilakukan terhadap model
kalibrasi mentol menghasilkan rerata kadar
sebesar 5.384% dengan nilai SD 0.085 dan
nilai RSD 1.579%. Nilai rerata yang diperoleh
sesuai dengan spesifikasi kadar mentol, yaitu
4.89–6.24% (BMS 1997). Nilai SD lebih
besar dibandingkan dengan eugenol, begitu
juga dengan nilai RSD. Meskipun nilai RSD
eugenol lebih baik dibandingkan dengan
mentol, nilai ini masih sesuai dengan
spesifikasi karena kurang dari 2% (TPI 2010).
Nilai SEP yang diperoleh 0.090 (Lampiran 5).
Menurut Septaningsih (2008), nilai ini juga
sangat baik karena mendekati nol, tetapi
karena nilai SEL-nya 0.069 (Lampiran 6),
nilai SEP ini lebih dari 1.4×SEL. Menurut
spesifikasi EMEA (2009), nilai SEP yang baik
adalah kurang dari 1.4×SEL. Menurut
Cuadrado et al. (2004), nilai SEP yang
diperoleh menunjukkan presisi yang baik
karena besarnya 3 × nilai SEL-nya (Lampiran
7). Secara keseluruhan, hasil uji parameter
prediksi
pada
mentol
kurang
baik
dibandingkan dengan uji prediksi eugenol.
Hal ini disebabkan penggunaan semua kisaran
panjang gelombang dari 400 sampai 2500 nm,
sehingga terdapat lebih banyak matriks
pengganggu.
Prediksi yang dilakukan terhadap model
kalibrasi metil salisilat menghasilkan rerata
kadar sebesar 10.085% dengan nilai SD 0.137
dan nilai RSD 1.358%. Nilai rerata yang
diperoleh sesuai dengan spesifikasi kadar
metil salisilat, yaitu 9.18–11.7% (BMS 1997).
Nilai SD tergolong baik karena mendekati nol.
Begitu juga dengan nilai RSD yang kurang
dari 2% (TPI 2010). Nilai SD yang dihasilkan
pada uji prediksi metil salisilat ini lebih besar
dibandingkan pada uji prediksi eugenol dan
mentol. Demikian pula dengan nilai SEP yang
diperoleh, yaitu 0.145 (Lampiran 5). Menurut
Septaningsih (2008), nilai SEP ini sangat baik
karena mendekati nol, tetapi karena nilai SELnya 0.030 (Lampiran 6), nilai SEP ini belum
memenuhi spesifikasi EMEA (2009), yakni

harus
kurang dari 1.4×SEL. Menurut
Cuadrado et al. (2004), nilai SEP yang
diperoleh menunjukkan presisi menengah
karena besarnya 2.1 × nilai SEL (Lampiran 7).
Secara keseluruhan, uji parameter prediksi
pada metil salisilat menunjukkan nilai yang
kurang baik dibandingkan dengan nilai uji
prediksi eugenol dan mentol, kecuali untuk
nilai RSD. Nilai RSD metil salisilat lebih
kecil daripada nilai RSD mentol.
Nilai SEP dari suatu model kalibrasi yang
mendekati nol dapat diartikan sebagai
kedekatan antara hasil analisis NIRS dan
analisis GC. Berdasarkan nilai SEP yang
diperoleh untuk eugenol, mentol, dan metil
salisilat, nilai analisis NIRS sangat dekat
dengan nilai analisis GC.
Penentuan Standar Galat Laboratorium
Kebaikan nilai SEP ditentukan dengan
membandingkannya dengan nilai SEL. SEL
ditentukan dengan menganalisis sampel dalam
2 variasi pengukuran yang berbeda (Cuadrado
et al. 2004). Variasi pengukuran dapat
menggunakan analis yang berbeda, instrumen
analisis yang berbeda, dan waktu analisis yang
berbeda (FOSS 2009). Pengukuran SEL pada
campuran eugenol, mentol, dan metil salisilat
dalam penelitian ini menggunakan variasi
analis.
Tabel 3 menunjukkan nilai SEL untuk
masing-masing zat aktif beserta spesifikasinya menurut EMEA (2009), yaitu 1.4 kali
nilai SEL zat aktif tersebut. Terlihat bahwa
nilai SEL eugenol paling kecil dibandingkan
dengan lainnya. Hal ini menunjukkan tingkat
galat laboratorium untuk eugenol sangat
rendah.
Tabel 3 Nilai SEL dan spesifikasi-nya
Zat aktif
Eugenol
Mentol
Metil salisilat
Sumber: EMEA (2009)

SEL
0.012
0.069
0.030

Spesifikasi
0.017
0.097
0.042

Uji Validasi
Uji validasi adalah konfirmasi melalui
pengujian dan pengadaan bukti yang objektif
bahwa persyaratan tertentu untuk suatu
maksud tertentu terpenuhi. Selain uji prediksi,
uji
validasi
juga
dilakukan
untuk
membuktikan kebaikan dari model kalibrasi
Hasil uji validasi eugenol, mentol, dan metil
salisilat tertera pada Tabel 4.

Tabel 4 Uji parameter validasi
Parameter

Eugenol

Linearitas dan kisaran
R2
0.858
Kisaran (%)
67-119
Akurasi
SEP
0.019
SEL
0.012
1.4×SEL
0.017
Kisaran/SEP
39.421
RPD
9.157
Presisi
Keterulangan
Rerata
1.412
SD
0.008
RSD
0.567
Presisi Intermediet
F hitung
0.979
F tabel
2.687
Spesifisitas
Sampel 1
0.696
Sampel 2
0.700
Sampel 3
0.732
Sampel 4
0.669
Sampel 5
0.691
Sampel 6
0.999
Sampel 7
0.998
Sampel 8
0.998
Sampel 9
0.998
Sampel 10
0.998

Mentol

Metil
salisilat

0.973
60-110

0.891
69-120

0.090
0.030
0.042
30.222
7.768

0.145
0.069
0.097
36.386
8.435

5.444
0.037
0.680

10.233
0.030
0.293

0.686
2.687

0.497
2.687

0.696
0.700
0.732
0.669
0.691
0.999
0.998
0.998
0.998
0.998

0.696
0.700
0.732
0.669
0.691
0.999
0.998
0.998
0.998
0.998

Tabel 4 menunjukkan nilai regresi untuk
eugenol, mentol, dan metil salisilat berturutturut sebesar 0.858, 0.973, dan 0.891. Nilai
regresi mentol paling baik karena paling
mendekati satu, sehingga paling menunjukkan
kedekatan antara nilai analisis NIRS dan GC.
Nilai kisaran untuk ketiga zat aktif
menunjukkan, hanya kisaran metil salisilat
memenuhi spesifikasi 70–120%; ±2% (BMS
1997). Mentol dan eugenol tidak memenuhi
spesifikasi untuk kisaran, diduga karena pada
saat proses pengukuran sebagian zat atsiri
tersebut menguap (USP Convention 2011).
Uji akurasi ditunjukkan dengan nilai SEP dan
merupakan kedekatan nilai analisis yang
diperoleh dengan nilai sebenarnya (ICH 1996;
USP Convention 2011). Menurut EMEA
(2009), kriteria penerimaan nilai SEP sebesar
1.4×SEL. Nilai SEP yang diperoleh tidak
masuk dalam kriteria tersebut, tetapi dapat
dijustifikasi dengan nilai nisbah kisaran
terhadap SEP serta nilai RPD (Lampiran 8).
Nisbah kisaran terhadap SEP harus lebih besar
dari 10 (EMEA 2009), dan hasil penelitian
untuk eugenol, mentol, dan metil salisilat
seluruhnya
memenuhi
kriteria.
RPD
merupakan nisbah SD metode pembanding
terhadap nilai SEP. Menurut EMEA (2009),
kriteria penerimaan nilai RPD harus lebih
besar dari 5. Nilai RPD untuk eugenol,
mentol, dan metil salisilat juga memenuhi
kriteria tersebut.

Uji presisi terdiri atas uji keterulangan dan
presisi intermediet. Uji keterulangan adalah
presisi yang dihasilkan pada kondisi
pengoperasian yang sama pada waktu yang
pendek. Sampel dianalisis minimum 6 kali
ulangan pada konsentrasi 100%. Uji
keterulangan pada penelitian ini dilakukan
dengan analisis sampel konsentrasi 100%
sebanyak 13 kali ulangan (ICH 1996; USP
Convention 2011). Nilai RSD yang diperoleh
berturut-turut untuk eugenol, mentol, dan
metil salisilat sebesar 0.567, 0.680, dan
0.293%. Nilai ini memenuhi kriteria
penerimaan RSD menurut TPI (2010).
Uji presisi intermediet dilakukan dengan
cara melakukan analisis NIRS untuk sampel
yang sama dengan menggunakan 2 analis
yang berbeda (ICH 1996). Terhadap hasil
analisis yang diperoleh dilakukan uji
statistika, yaitu uji F, dan dilihat perbedaan di
antara
kedua
pengukuran
tersebut.
Berdasarkan uji statistika yang dilakukan,
nilai F hitung lebih kecil daripada F tabel
sehingga tidak ada perbedaan yang nyata di
antara 2 pengukuran yang dilakukan oleh 2
analis (Lampiran 9).
Spesifisitas adalah kemampuan suatu
metode analitik untuk mengukur analit tanpa
adanya gangguan dari komponen lainnya
(ICH 1996; USP Convention 2011). Uji
spesifisitas dilakukan dengan pengukuran
sampel yang komposisinya mirip, tetapi
berbeda zat aktifnya, yaitu sampel nomor 1–5
dan 6–10 (Lampiran 2). Spesifikasi untuk
sampel yang diuji menunjukkan nilai
identifikasi (ID) lebih dari 0.900, sedangkan
untuk sampel yang komposisinya sama, tetapi
berbeda zat aktifnya menunjukkan ID kurang
dari 0.900 (FOSS 2009). Uji spesifisitas yang
dilakukan pada penelitian telah menunjukkan
komponen pada matriks adalah eugenol,
mentol,
dan
metil
salisilat,
dengan
ditunjukkan nilai ID lebih dari 0.900.

SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Pengukuran kandungan eugenol, mentol,
dan metil salisilat dalam obat nyeri otot dapat
dilakukan menggunakan NIRS FOSS Rapid
Content Analyzer dengan teknik kalibrasi
multivariat PLS menggunakan kurva turunan
kedua. Nilai SEP yang diperoleh untuk
eugenol, mentol, dan metil salisilat berturutturut sebesar 0.019 (1.6×SEL), 0.09 (3×SEL),
dan 0.145 (2.1×SEL). Nilai SEP yang lebih
besar dari 1.4×SEL untuk eugenol, mentol,
dan metil salisilat menunjukkan bahwa nilai

analisis NIRS sangat dekat dengan nilai
analisis GC. Uji validasi campuran eugenol,
mentol, dan metil salisilat menghasilkan
linearitas masing-masing sebesar 0.858,
0.973, dan 0.891. Nilai kisaran (%)
menunjukkan nilai sebesar 67–119 untuk
eugenol, 60–110 untuk mentol, 69–120 untuk
metil salisilat. Uji keterulangan untuk ketiga
zat aktif menghasilkan nilai RSD kurang dari
2%, yaitu 0.567% untuk eugenol, 0.680%
untuk mentol, dan 0.293% untuk metil
salisilat. Uji presisi intermediet dengan uji F
menunjukkan hasil yang tidak berbeda nyata,
dan uji spesifisitas menunjukkan nilai ID lebih
besar dari 0.900.
Saran
Penelitian lebih lanjut dibutuhkan untuk
menyempurnakan model kalibrasi, proses
prediksi NIRS, dan proses pembandingan
dengan
metode
pembandingnya
agar
diperoleh nilai linearitas yang sangat baik,
yaitu antara 0.9975 dan 1.0000, nilai bias
yang mendekati nol, dan nilai SEP sekitar 1–
1.5 kali nilai SEL.

DAFTAR PUSTAKA
Blanco M, Alcala M. 2006. Simultaneous
quantitation of five active principles in a
pharmaceutical preparation: Development
and validation of a near infrared
spectroscopic method. Eur J Pharmaceut
Sci 27: 280-286.
Blanco M, Eustaquio A, Gonzales JM,
Serrano D. 2000. Identification and
quantitation assays for intact tablets of two
related pharmaceutical preparations by
reflectance near-infrared spectroscopy:
Validation of the procedure. J Pharm
Biomed Anal 22:13-48.
BMS [Bristol Myers Squibb]. 1997. Assay for
Methyl Salicylate, Eugenol, dan Menthol
(GC). 1997. Jakarta: BMS.
Brereton RG. 2000. Introducing to
multivariate calibration in analytical
chemistry. Analyst 126:2125-2154.
Broad NW, Jee RD, Moffat AC, Smith MR.
2001. Application of transmission nearinfrared spectroscopy to uniformity of
content testing of intact steroid tablets.
Analyst 126: 2207-2211.
Buchi. 2011. How NIR Can Help GMP?
Jakarta: Buchi Indonesia.
Cuadrado MU, Luque de Castro MD, PerezJuan PM, Garcia-Olmo J, Gomez-Nieto
MA. 2004. Near infrared reflectance
spectroscopy and multivariate analysis in

enology, determination or screening of
fifteen parameters in different types of
wines. Anal Chim Acta 527:81-88.
[EMEA] European Medicines Agency. 2009.
Guideline on The Use of Near Infrared
Spectroscopy by The Pharmaceutical
Industry and The Data Requirements for
New Submissions and Variations. London:
EMEA.
FOSS. 2009. A Guide to Near-infrared
Spectroscopic Analysis of Industrial
Manufacturing Processes. Jakarta: FOSS
Indonesia.
Hopke Pk. 2003. The evolution of
chemometrics. Anal Chim Acta 500:365377.
[ICH]
International
Conference
on
Harmonisation. 1996. Validation of
Analytical
Procedures:
Text
and
Methodology Q2 (R1). Jenewa: ICH.
Luypaert J, Massart DL, Heyden YV. Nearinfrared spectroscopy applications in
pharmaceutical analysis. Talanta 72:865883.
Mark H, Ritchie GE, Roller RW, Ciurczak
EW, Tso C, MacDonald SA. 2002.
Validation of a near-infrared transmission
spectroscopic
procedure,
part
A:
Validation protocols. J Pharm Biomed
Anal 28:251-260.
Rajalahti
T,
Kvalheim
OM.
2011.
Multivariate
data
analysis
in
pharmaceutics: A tutorial review. Int J
Pharm 417:280-90.
Reich G. 2005. Near-infrared spectroscopy
and imaging: Basic principles and
pharmaceutical applications. Adv Drug
Delivery Rev 57:1109-1143.
Saragih MA. 2007. Metode analisis simultan
natrium benzoat dan kalium sorbat
menggunakan kombinasi spektrofotometri
dan kalibrasi multivariat [skripsi]. Bogor:
Fakultas
Matematika
dan
Ilmu
Pengetahuan Alam, Institut Pertanian
Bogor.
Septaningsih DA. 2008. Penentuan simultan
natrium benzoat dan kalium sorbat dengan
pendekatan kalibrasi multivariat secara
spektrofotometri UV [skripsi]. Bogor:
Fakultas
Matematika
dan
Ilmu
Pengetahuan Alam, Institut Pertanian
Bogor.
TPI [Taisho Pharmaceutical Indonesia]. 2010.
Validasi Metode Analisa. Jakarta: TPI.
[USP
Convention]
United
States
Pharmacopeia Convention. 2011. United
States
Pharmacopeia
34-National
Formulary 29. Rockville: USP.

LAMPIRAN

11

Lampiran 1 Bagan alir penelititan

Analisis NIRS

Preparasi matriks
dan sampel produksi

Pembuatan model
kalibrasi

Sampel Produksi
Prediksi model
kalibrasi

Uji parameter
validasi USP

Analisis GC

12

Lampiran 2 Data komposisi matriks campuran mentol, eugenol, dan metil salisilat
Nomor Sampel
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

Mentol (%)
70
70
70
80
80
80
80
80
90
90
90
100
100
100
100
100
100
100
100
110
110
110
120
120
120
120
120

Keterangan:
Kadar mentol
Kadar eugenol
Kadar metil salisilat

: 5435 mg/100g
: 1365 mg/100g
: 10200 mg/100g

Eugenol (%)
70
90
110
100
100
110
110
110
70
100
120
80
80
100
100
100
120
120
120
80
90
90
70
70
80
100
120

Metil salisilat (%)
70
110
120
100
120
70
90
100
120
80
100
100
120
80
100
120
80
100
110
90
70
100
90
100
110
100
120

13

Lampiran 3 Data penentuan model kalibrasi eugenol, mentol, dan metil salisilat
Nomor
Sampel
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
1A1561
1A0761
1A1801
1A0201
1A0511
1A0811
1A1811
1A0031
1A0641
1A0741
1A0771
1A0011
1A0681
1A0691
1A1631
1A0331
1A0661
1A0711
1A0721
1A0751
1C3471
1C3831
1C3811

Peubah bebas (Spektrum NIRS)
λ1

λ2

λ3

…..

λn

…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….

…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….

…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….

…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….

…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….

Peubah takbebas (Respons)
Metil
Eugenol
Mentol
salisilat
0.9700
3.7720
6.9160
1.2840
3.8470
10.6090
1.5730
3.8900
11.5590
1.4150
4.3570
9.7590
1.4420
4.3700
11.6100
1.4630
4.0510
6.3630
1.4930
4.1190
8.0750
1.5030
4.1040
8.8590
1.3220
4.2440
6.7700
0.9800
4.4440
9.6360
1.6220
4.4300
8.4470
1.1240
5.0180
8.6780
1.0880
4.7760
9.8180
1.3810
4.9940
7.0870
1.3450
4.8210
8.4450
1.3730
5.0820
10.6460
1.6530
5.3050
7.7780
1.6960
5.3740
9.7810
1.6910
5.4370
10.8210
1.1610
5.9100
8.9360
1.2710
5.9030
7.1610
1.2760
5.8770
9.7020
1.0360
6.3610
8.8140
1.0280
6.4140
9.5780
1.1540
6.4570
10.7370
1.4160
6.4070
9.7080
1.7150
6.4670
11.6010
1.4300
5.3300
9.9100
1.4500
5.4700
10.0500
1.4200
5.3100
9.9600
1.4200
5.3600
10.1800
1.4700
5.4600
10.1800
1.4300
5.4000
10.2800
1.4400
5.3700
10.1300
1.4500
5.3700
10.0800
1.4700
5.4900
10.2600
1.3900
5.2700
9.9800
1.4400
5.4700
10.0300
1.4300
5.3500
10.0300
1.4100
5.3500
10.1400
1.4200
5.3200
9.9300
1.4300
5.3500
10.0000
1.4300
5.3600
10.0500
1.4300
5.3000
9.9900
1.3900
5.2900
10.0800
1.4200
5.4200
9.9400
1.4100
5.3300
9.7400
1.4200
5.3400
9.9200
1.4300
5.4400
10.0600
1.4100
5.4000
10.1300

14

lanjutan Lampiran 3
Nomor
Sampel
1C3801
1C4261
1C4111
1C4121
1C3791
1C3781
1C4031
1C3761
1C3881
1C3841
0J9721
1A1551
1A0781
1A1121
1A1771
1A1581
1A1201
1A1571

Peubah bebas (Spektrum NIRS)
λ1

λ2

λ3

…..

λn

…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….

…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….

…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….

…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….

…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….
…….

Peubah takbebas (Respons)
Metil
Eugenol
Mentol
salisilat
1.4100
5.4500
10.2300
1.4400
5.4800
10.0800
1.4200
5.3100
10.0000
1.4300
5.3300
10.0400
1.4300
5.4400
10.2300
1.4200
5.3400
10.0700
1.4100
5.4100
10.0700
1.4200
5.4000
10.0100
1.4200
5.3200
10.0400
1.4100
5.4500
10.1400
1.4800
5.3600
9.9100
1.4400
5.4400
10.2100
1.4300
5.4800
10.0300
1.4400
5.3700
10.2200
1.4300
5.4200
10.1700
1.4200
5.3200
9.9000
1.4100
5.3700
10.0400
1.4400
5.3900
10.1300

15

Lampiran 4 Data dan grafik nilai PRESS eugenol, mentol, dan metil salisilat
1. Data nilai PRESS eugenol
Faktor
Faktor 1
Faktor 2
Faktor 3
Faktor 4
Faktor 5
Faktor 6
Faktor 7
Faktor 8
Faktor 9
Faktor 10
Faktor 11
Faktor 12
Faktor 13
Faktor 14
Faktor 15

R2
0.143
0.3219
0.4702
0.6157
0.6842
0.7841
0.8358
0.8512
0.8584
0.8651
0.8821
0.8912
0.908
0.9191
0.9301

SEC
0.1516
0.1357
0.1206
0.1034
0.0943
0.0785
0.0689
0.066
0.0648
0.0636
0.0599
0.058
0.0537
0.0507
0.0474

PRESS
2.2058
2.0542
1.4236
1.1414
1.0944
0.746
0.5803
0.4895
0.4822
0.5273
0.6074
0.6218
0.6728
0.6642
0.7255

SECV
0.1602
0.1546
0.1287
0.1152
0.1128
0.0931
0.0821
0.0754
0.0749
0.0783
0.084
0.085
0.0884
0.0879
0.0919

Faktor 16

0.9408

0.044

0.7645

0.0943

2. Grafik nilai PRESS eugenol

16

lanjutan Lampiran 4
3. Data nilai PRESS mentol
Faktor
Faktor 1
Faktor 2
Faktor 3
Faktor 4
Faktor 5
Faktor 6
Faktor 7
Faktor 8
Faktor 9
Faktor 10
Faktor 11
Faktor 12
Faktor 13
Faktor 14
Faktor 15

R2
0.5388
0.6154
0.8839
0.9137
0.9355
0.9559
0.9606
0.9659
0.9732
0.9787
0.9808
0.985
0.9868
0.9893
0.9906

SEC
0.456
0.4192
0.2319
0.2012
0.1751
0.1458
0.1388
0.13
0.1161
0.1044
0.0997
0.0888
0.084
0.0763
0.072

PRESS
18.901
16.9265
6.2581
4.6088
4.1203
2.9195
2.2737
2.1832
1.8709
2.0147
2.0327
2.3638
2.49
2.6741
2.878

SECV
0.4891
0.4629
0.2815
0.2415
0.2284
0.1922
0.1697
0.1662
0.1539
0.1597
0.1604
0.173
0.1775
0.184
0.1909

Faktor 16

0.9919

0.0672

3.055

0.1966

4. Grafik nilai PRESS mentol

17

lanjutan Lampiran 4
5. Data nilai PRESS metil salisilat
Faktor
Faktor 1
Faktor 2
Faktor 3
Faktor 4
Faktor 5
Faktor 6
Faktor 7
Faktor 8
Faktor 9
Faktor 10
Faktor 11
Faktor 12
Faktor 13
Faktor 14
Faktor 15
Faktor 16

R2
0.6014
0.831
0.8738
0.8796
0.8913
0.9005
0.9098
0.92
0.9322
0.9394
0.9484
0.9582
0.9638
0.9682
0.972
0.9746

SEC
0.7247
0.4751
0.4134
0.4067
0.3893
0.3751
0.3599
0.3414
0.3167
0.3017
0.2807
0.2545
0.2387
0.2257
0.2136
0.2052

6. Grafik nilai PRESS metil salisilat

PRESS
40.7506
19.3365
15.8261
13.8619
13.5974
13.854
16.3679
16.5219
18.1416
18.8636
19.6363
21.1569
22.4458
21.444
21.9123
24.1636

SECV
0.7371
0.5078
0.4594
0.4299
0.4258
0.4298
0.4672
0.4694
0.4918
0.5015
0.5117
0.5311
0.5471
0.5347
0.5405
0.5676

18

Lampiran 5 Data prediksi eugenol, mentol, dan metil salisilat
Nomor

Eugenol

Eugenol

Mentol

Metil salisilat

NIRS

GC

NIRS

GC

NIRS

GC

1

1A1541-1

1.427

1.440

5.366

5.410

9.819

10.020

2

1A0501-1

1.