HANA NURBAITI SOBIHAH HAPSIN-SKR.pdf

HANA NURBAITI SOBIHAH HAPSIN-SKR.pdf
KULTIVASI DAN OPTIMASI HIDROLISIS BIOMASSA MIKROALGA Choricystis sp. DENGAN VARIASI KONSENTRASI PELARUT, SUHU DAN WAKTU MENGGUNAKAN RESPONSE SURFACE METHODOLOGY (RSM) SKRIPSI HANA NURBAITI SOBIHAH HAPSIN PROGRAM STUDI KIMIA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2021 M / 1442 H
i KULTIVASI DAN OPTIMASI HIDROLISIS BIOMASSA MIKROALGA Choricystis sp. DENGAN VARIASI KONSENTRASI PELARUT, SUHU DAN WAKTU MENGGUNAKAN RESPONSE SURFACE METHODOLOGY (RSM) SKRIPSI Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Program Studi Kimia Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidatullah Jakarta Oleh: HANA NURBAITI SOBIHAH HAPSIN NIM. 11140960000064 PROGRAM STUDI KIMIA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2021 M / 1442 H
ii KULTIVASI DAN OPTIMASI HIDROLISIS PADA BIOMASSA MIKROALGA Choricystis sp. DENGAN VARIASI KONSENTRASI PELARUT, SUHU DAN WAKTU MENGGUNAKAN RESPONSE SURFACE METHODOLOGY (RSM) SKRIPSI Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Program Studi Kimia Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidatullah Jakarta Oleh: HANA NURBAITI SOBIHAH HAPSIN NIM. 11140960000064 Menyetujui, Pembimbing I Dr. La Ode Sumarlin, M.Si NIP. 19750918 200801 1 007 Pembimbing II apt. Swastika Praharyawan, M.Si NIP. 19821017 200604 1 005 Mengetahui, Ketua Program Studi Dr. La Ode Sumarlin, M.Si NIP. 19750918 200801 1 007
iii PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI Skripsi yang berjudul “Kultivasi dan Optimasi Hidrolisis Biomassa Mikroalga Choricystis sp. dengan Variasi Konsentrasi Pelarut, Suhu dan Waktu Menggunakan Response Surface Methodology (RSM)” telah dinyatakan LULUS pada Sidang Munaqosah Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta pada hari Senin, 19 Juli 2021. Skripsi ini telah diterima sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains (S1) Program Studi Kimia. Menyetujui, Penguji I Dr. Sandra Hermanto, M. Si NIP. 19750810 200501 1 005 Penguji II Nurhasni, M.Si NIP. 19740618 200501 2 005 Pembimbing I Dr. La Ode Sumarlin, M. Si NIP. 19750918 200801 1 007 Pembimbing II apt. Swastika Praharyawan, M.Si, NIP. 19821017 200604 1 005 Mengetahui, Dekan Fakultas Sains dan Teknologi, Ir. Nashrul Hakiem, S.Si., MT., Ph.D NIP. 19710608 200501 1 005 Ketua Program Studi Kimia, Dr. La Ode Sumarlin, M.Si NIP. 19750918 200801 1 007
iv PERNYATAAN DENGAN INI MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH HASIL KARYA SAYA SENDIRI DAN BELUM PERNAH DIAJUKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN. Jakarta, Juli 2021 Hana Nurbaiti Sobihah Hapsin 11140960000064
v ABSTRAK HANA NURBAITI SOBIHAH HAPSIN. Kultivasi dan Optimasi Hidrolisis Biomassa Mikroalga Choricystis sp. dengan Variasi Konsentrasi Pelarut, Suhu dan Waktu Menggunakan Response Surface Methodology (RSM). Dibimbing oleh LA ODE SUMARLIN DAN SWASTIKA PRAHARYAWAN Optimasi hidrolisis menjadi hal penting yang perlu diperhatikan mengingat mikroalga memiliki kandungan karbohidrat yang dapat diubah menjadi gula sederhana. Mikroalga yang digunakan adalah spesies Choricystis sp. (LIPI- LBB13-045), dikultivasi dalam media AF6-Modifikasi sehingga menghasilkan biomassa. Penelitian ini bertujuan menentukan kondisi optimum hidrolisis untuk memperoleh glukosa menggunakan Response Surface Methodology (RSM). Parameter proses hidrolisis yang dioptimasi adalah suhu (x1), waktu (x2), dan konsentrasi H2SO4 (x3). Percobaan optimasi dilakukan dalam dua tahap yaitu tahap penelusuran rentang optimum dan tahap penentuan nilai optimum dengan menggunakan desain eksperimen Central Composite Design (CCD). Hasil penelitian menunjukkan nilai kondisi optimum yang berhasil dicapai dengan Response Surface Methodology (RSM) yaitu suhu 93,28 o C, waktu 67,48 menit, dan konsentrasi H2SO4 2,25 % (v/v). Kata Kunci: Hidrolisis, metode permukaan respon, mikroalga.
vi ABSTRACT HANA NURBAITI SOBIHAH HAPSIN. Cultivation and Optimization of Choricystis sp. Microalgal Biomass Hydrolysis by Variations of Solvent Concentrations, Temperature and Time use Response Surface Methodology. Supervised by LA ODE SUMARLIN DAN SWASTIKA PRAHARYAWAN The optimized extraction process is essential to be applied due to the necessity of maximizing carbohydrate recovery that can subsequently be converted into simple sugar. The microalgae of Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) used in this research is cultivated in AF6-modified media to produce biomass. This research is aiming at determining the optimum condition for microalgal biomass hydrolysis process by utilizing response surface methodology (RSM). The hydrolysis process parameters that will be optimized in this research are temperature (x1), in hydrolysis time (x2), and concentration of H2SO4 (x3). The research is comprised of two stages, tracing the interval which the optimum value is resided and determining the optimum value for each parameter by applying Central Composite Design (CCD) experimental design. The result in this research showed optimum conditions which achieved by response surface methodology is 93,28 o C temperature, time reaction 67,48 minutes, and H2SO4 concentration 2,25 % (v/v) Key words: hydrolysis, response surface methodology, microalgae.
vii KATA PENGANTAR Bismillaahirrohmaanirrohim, Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT, karena atas segala berkat dan hidayah-Nya penulis mampu menyelesaikan Skripsi yang berjudul “Kultivasi dan Optimasi Hidrolisis Biomassa Mikroalga Choricystis sp. dengan Variasi Konsentrasi Pelarut, Suhu dan Waktu Menggunakan Response Surface Methodology (RSM)”. penulis menyadari bahwa menyelesaikan skripsi ini tak lepas dari bantuan banyak pihak. Penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang tak terhingga kepada : 1. Dr. La Ode Sumarlin, M.Si selaku pembimbing I yang telah memberikan ilmu dan bimbingan terhadap penulis. 2. apt. Swastika Praharyawan, M.Si selaku pembimbing II yang telah memberikan saran, masukan serta kemudahan terhadap penulis selama proses penelitian. 3. Dr. Sandra Hermanto, M.Si selaku dosen penguji I yang telah memberikan saran serta masukan yang bermanfaat. 4. Nurhasni, M.Si selaku penguji II yang telah memberikan saran dan bantuannya selama perkuliahan. 5. Dr. La Ode Sumarlin, M.Si selaku Ketua Program Studi Kimia, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 6. Ir. Nashrul Hakiem, S.Si., M.T., Ph.D selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 7. Siti Nurbayti, M.Si selaku dosen pembimbing akademik yang telah memberikan bimbingan dan motivasi kepada penulis selama kuliah.
viii 8. Dr. Dwi Susilaningsih selaku Kepala Laboratorium Bioenergi dan Bioproses, Pusat Penelitian Bioteknologi, LIPI di Cibinong. 9. Orang tua dan keluarga besar yang senantiasa memberikan semangat dan batuan moril maupun materi dan doa untuk kelancaran tugas akhir. 10. Staf laboratorium bioenergi dan bioproses yang telah membantu dalam penelitian penulis serta canda tawa selama empat bulan. 11. Yanti Haryanti, Isni Putri, dan Shinta Dara teman seperjuangan atas bantuan dan saran. Penulis berharap skripsi ini bermanfaat bagi penulis dan umumnya bagi kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, Amin Ya Rabbal’alamin. Jakarta, 19 Juli 2021 Hana Nurbaiti Sobihah Hapsin
ix DAFTAR ISI Halaman KATA PENGANTAR......................................................................................... vii DAFTAR ISI......................................................................................................... ix DAFTAR TABEL ................................................................................................ xi DAFTAR GAMBAR........................................................................................... xii DAFTAR LAMPIRAN......................................................................................xiii BAB I PENDAHULUAN...................................................................................... 1 1.1 Latar Belakang................................................................................................. 1 1.2 Rumusan Masalah............................................................................................ 4 1.3 Hipotesis .......................................................................................................... 4 1.4 Tujuan Penelitian ............................................................................................. 4 1.5 Manfaat Penelitian ........................................................................................... 4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA........................................................................... 5 2.1 Mikroalga......................................................................................................... 5 2.2 Fase Pertumbuhan Mikroalga .......................................................................... 8 2.3 Karbohidrat ...................................................................................................... 8 2.3.1 Hidrolisis………………………………………………………………..9 2.3.2 Pengaruh Kondisi Operasi………………………………………….…10 2.4 Metode Permukaan Respon …………….…………………………...……....12 2.5 Metode Fenol-Asam Sulfat………………………………………………….15 BAB III METODE PENELITIAN .................................................................. 177 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian...................................................................... 177 3.2 Alat dan Bahan............................................................................................. 177 3.2.1 Alat……………………………………………………………....…….17 3.2.2 Bahan……………………………………………………………….….17 3.3 Prosedur Penelitian .................................................................................... ..188 3.3.1 Diagram Alir……………………………………………...…………...18 3.3.2 Produksi Biomassa………………………………...…………………..19 3.3.3 Optimasi Hidrolisis………………………………...………………….20 3.3.4 Analisis Kuantitatif Menggunakan Metode Fenol-Asam Sulfat.............24 3.3.5 Analisis Data Statistik…………………………………………………25
x BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN .......................................................... 277 4.1 Kultivasi Mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045)........................ 277 4.2 Optimasi Hidrolisis .......................................Error! Bookmark not defined.1 4.3 Penelusuran Rentang Optimum ................................................................... 355 4.4 Optimasi Menggunakan Response Surface Methodology (RSM) model Central Composite Design (CCD) ............................................................... 388 4.5 Pengaruh Suhu, Waktu dan Konsentrasi Asam Sulfat Terhadap Kadar Glukosa……………………………………………………………………...43 BAB V PENUTUP............................................................................................. 455 5.1 Simpulan ...................................................................................................... 455 5.2 Saran ............................................................................................................ 455 DAFTAR PUSTAKA........................................................................................ 466 DAFTAR LAMPIRAN..................................................................................... 533
xi DAFTAR TABEL Tabel 1. Kandungan karbohidrat beberapa spesies mikroalga ................................7 Tabel 2. Rancangan percobaan tahap penelusuran rentang optimum ...................22 Tabel 3. Perlakuan dan kode perlakuan.................................................................23 Tabel 4. Rancangan percobaan penentuan kondisi optimum dengan CCD ......... 23 Tabel 5. Hasil hidrolisis dari dua pelarut berbeda.................................................32 Tabel 6. Hasil hidrolisis menggunakan H2SO4 .....................................................35 Tabel 7. Hasil percobaan penelusuran rentang optimum ......................................35 Tabel 8. Hasil ANOVA untuk penelusuran rentang optimum ..............................37 Tabel 9. Hasil percobaan kondisi optimum dengan CCD ....................................38 Tabel 10. Hasil ANOVA untuk kondisi optimum dengan CCD...........................39 Tabel 11. Nilai kondisi optimum yang diperoleh dari model................................41
xii DAFTAR GAMBAR Gambar 1. Mikroalga Choricystis sp......................................................................6 Gambar 2. Laju pertumbuhan mikroalga................................................................8 Gambar 3. Reaksi glukosa dengan fenol-asam sulfat...........................................16 Gambar 4. Komponen alat Spektrofotometer UV-Vis........................................17 Gambar 5. Diagram Alir.......................................................................................18 Gambar 6. Kurva Pertumbuhan Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) ..............27 Gambar 7. Mekanisme reaksi hidrolisis selulosa dengan asam............................33 Gambar 7. Plot kontur antara suhu dan konsentrasi asam sulfat..........................41 Gambar 8. Plot permukaan respon glukosa..........................................................42
xiii DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1. Komposisi dan pembuatan Media AF6-Modifikasi ........................53 Lampiran 2. Nilai Optical Density (OD) Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) .....54 Lampiran 3. Tabel ANOVA hasil penelusuran rentang optimum .......................55 Lampiran 4. Tabel ANOVA kondisi optimum menggunakan CCD....................56 Lampiran 5. Absorbansi standar glukosa dan perhitungan pengenceran .............57 Lampiran 6. Hasil absrobansi hidrolisis antara dua pelarut .................................58 Lampiran 7. Hasil absorbansi penelusuran rentang optimum ..............................59 Lampiran 8. Hasil absorbansi optimasi menggunakan CCD .............................. 60 Lampiran 9. Perhitungan kadar glukosa...............................................................61 Lampiran 10. Standar deviasi hasil kondisi optimum dengan CCD ....................63 Lampiran 11. Kurva larutan standar glukosa ...................................................... 64 Lampiran 12. Dokumentasi Penelitian................................................................ 65
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia memiliki keanekaragaman hayati yang sangat tinggi, salah satunya adalah mikroalga. Mikroalga yang ada di bumi diperkirakan terdapat sekitar 200.000-800.000 spesies dan baru sekitar 35.000 spesies yang teridentifikasi (Assadad et al., 2010). Potensi mikroalga menjadi aspek penting untuk dimanfaatkan sebagai sumber energi karena berkaitan dengan konsep biorefineri yang mengacu pada eksplorasi biomassa. Biorefineri mikroalga merupakan cara untuk menghasilkan berbagai produk energi atau produk jenis lainnya dengan memanfaatkan biomassa mikroalga dengan harapan menghasilkan limbah yang sedikit bahkan tidak menghasilkan limbah (Arenas et al., 2016). Mikroalga yang berperan sebagai sumber energi merupakan salah satu bukti kebesaran dan kekuasaan Allah SWT sebagai pencipta. Sebagaimana penjelasan pada Q.S. Asy-Syu’ara (26) ayat 7: Artinya: “Dan apakah mereka tidak memperhatikan bumi, betapa banyak kami tumbuhkan di bumi itu berbagai macam (tumbuh-tumbuhan) yang baik?” Ayat tersebut menerangkan bahwa kita sebagai manusia diperintahkan untuk memperhatikan tumbuh-tumbuhan yang baik yang telah Allah tumbuhkan di bumi ini. Tumbuhan yang baik dapat diartikan tumbuhan yang memiliki berbagai manfaat di dalamnya. Sesungguhnya pada perkara tumbuhan yang ditumbuhkan di muka bumi ini benar-benar terkandung petunjuk yang jelas
2 tentang kesempurnaan Allah SWT. Perumpamaan Allah SWT pada salah satu makhluk hidup yang tidak bisa dilihat secara langsung yaitu mikroalga yang merupakan mikroorganisme fotosintetik yang dapat hidup di air tawar maupun laut. Mikroalga ini telah banyak dimanfaatkan untuk berbagai jenis produk seperti produk energi, kosmetik, dan lainnya yang dapat bermanfaat untuk kehidupan manusia. Mikroalga merupakan mikroorganisme yang mengandung komposisi kimia bermanfaat seperti karbohidrat, protein, lipid, dan asam amino. Hal ini menjadi alasan layaknya mikroalga dimanfaatkan sebagai sumber alternatif bahan baku energi (Qaishum et al., 2015; Sani et al., 2014). Selama ini, banyak peneliti yang memanfaatkan biomassa mikroalga sebagai bahan baku biodiesel karena kandungan lipid dan profil asam lemak monosaturated fatty acid (MUFA) yang tinggi. Choricystis sp. salah satu mikroalga yang mengandung lipid dan profil asam lemak yang tinggi (Praharyawan et al., 2016). Choricystis sp. (LIPI-LBB13- 045) memiliki kemampuan daya adaptasi yang cepat terhadap lingkungan baru dan proses pemanenan yang singkat (Praharyawan et al., 2016). Sebagai bahan baku potensial penghasil biodiesel, biomassa Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) diharapkan memiliki potensi sebagai penghasil karbohidrat yang potensinya dapat mengiringi potensi bahan baku biodiesel sehingga dapat meningkatkan keekonomisannya saat digunakan dalam skala komersial. Karbohidrat mikroalga terdapat dalam bentuk selulosa yang dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan gula sederhana melalui proses hidrolisis. Hidrolisis secara kimiawi dianggap lebih efektif memecah karbohidrat seperti selulosa untuk menghasilkan gula sederhana lebih tinggi. Hidrolisis secara
3 kimiawi dapat dilakukan dengan menggunakan katalis asam atau basa untuk mempercepat reaksi hidrolisis. Hal ini seperti pada penelitian Ho et al. (2013) yang melakukan optimasi hidrolisis pada Chlorella v. menggunakan H2SO4 1 % pada suhu 121 o C selama 20 menit menghasilkan kadar glukosa 93,6 %. Selain itu, pada penelitian Miranda et al. (2014) melakukan proses hidrolisis pada Tetraselmiis chuii menggunakan H2SO4 1,75 % pada suhu 70 o C selama 30 menit menghasilkan kadar glukosa 48,4 %. Proses hidrolisis menggunakan basa dilakukan pada mikroalga N. salina menggunakan KOH 40 % (w/v) pada 90 o C selama 60 menit menghasilkan 0,09 g.L-1 (Chen dan Vaidyanathan, 2013). Dalam proses hidrolisis terdapat faktor yang harus diperhatikan seperti konsentrasi pelarut, suhu, dan waktu. Oleh karena itu, penelitian mengenai pengaruh konsentrasi pelarut, suhu, dan waktu reaksi hidrolisis untuk hasil glukosa tertinggi dari biomassa Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) sangat penting untuk dilakukan karena ketersediaan data yang masih minim. Optimasi dilakukan dengan metode respon permukaan atau Response Surface Methodology (RSM). RSM merupakan teknik statistika yang berguna untuk mengidentifikasi dan memprediksi nilai-nilai variabel proses yang mempengaruhi variabel respon serta untuk mengoptimalkan respon (Montgomery, 2001; Ernes et al., 2014). Keunggulan metode RSM ini tidak memerlukan percobaan dalam jumlah banyak sehingga lebih efisien dari segi waktu dan biaya (Ernes et al., 2014).Hal ini seperti proses optimasi fermentasi bagas tebu oleh Zymomonas mobilis CP4 menunjukkan hasil yang akurat menggunakan RSM dengan pemilihan kondisi terbaik terjadi pada konsentrasi inokulum 15 % (v/v), konsentrasi urea 0,3 %
4 (b/v), dan lama fermentasi 45 jam dengan menghasilkan kadar etanol optimum sebesar 1,257 % (v/v) (Ernes et al., 2014). 1.2 Rumusan Masalah Bagaimana kondisi optimum hidrolisis karbohidrat biomassa Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) berdasarkan parameter konsentrasi H2SO4, suhu, dan waktu reaksi dengan menggunakan Response Surface Methodology (RSM)? 1.3 Hipotesis Proses optimasi menggunakan Response Surface Methodology (RSM) dapat menemukan kondisi optimum proses hidrolisis untuk menghasilkan glukosa tertinggi. 1.4 Tujuan Penelitian Menentukan nilai optimum konsentrasi H2SO4, suhu, dan waktu reaksi hidrolisis karbohidrat dari biomassa Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) untuk memperoleh glukosa tertinggi dengan menggunakan Response Surface Methodology (RSM). 1.5 Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi tentang kondisi optimum proses hidrolisis biomassa mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13- AL045) sehingga dapat memaksimalkan perolehan karbohidrat dari biomassa mikroalga choricystis sp.
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Mikroalga Mikroalga merupakan mikroorganisme fotosintetik berukuran antara 1 mikrometer sampai ratusan mikrometer yang hidup di perairan tawar ataupun laut (Hadiyanto dan Maulana Azim, 2012; Widiyanto et al., 2014). Mikroalga memiliki kemampuan untuk memproduksi biomassa melalui proses fotosintesis dengan bantuan sinar matahari, air dan karbon dioksida (Demirbas, 2010). Mikroalga mengandung komposisi kimia sangat bermanfaat, seperti protein, karbohidrat, pigmen, asam amino, lipid, dan hidrokarbon (Sani et al., 2014). Mikroalga Choricystis sp. merupakan mikroalga air tawar yang diambil dari danau di Provinsi Bengkulu. Adapun klasifikasinya sebagai berikut (Rakhmawati, 2017): Domain : Eukariot Kingdom : Plantae Filum : Chlorophyta Kelas : Trebouxiophyceae Ordo : Trebouxiophyceae Famili : Coccomyxaceae Genus : Choricystis Spesies : Choricystis sp.
6 Gambar 1. Mikroalga Choricystis sp. (Praharyawan et al., 2018) Apabila dilihat dari segi bentuk, mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13- 045) memiliki bentuk lonjong atau oval. Pada penelitian lain Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) memiliki kandungan lipid sebesar 34,2 mg.L-1 .hari-1 (Menezes et al., 2016). Selain itu, Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) juga memiliki nilai profil asam lemak monounsaturated fatty acid (MUFA) sebesar 45,5 % (Praharyawan et al., 2016). Akan tetapi, untuk saat ini belum teridentifikasi secara detail mengenai potensi karbohidrat dari mikroalga Choricystis sp. (Menezes et al., 2015). Mikroalga merupakan mikroorganisme yang dapat menghasilkan substansi kimia yang berguna untuk sumber energi. Salah satunya adalah kandungan karbohidrat yang terdapat dalam mikroalga. Kandungan karbohidrat pada mikroalga berbeda-beda tergantung spesies dan kondisi lingkungan hidupnya (Assadad et al., 2010; Basmal, 2008). Karbohidrat pada mikroalga terletak pada dinding sel dan sitoplasma. Sekitar 4-7 % dalam bentuk selulosa dan sekitar 51 – 60 % dalam bentuk gula netral non selulosa. Karbohidrat mikroalga sebagai sumber karbon dapat dimanfaatkan untuk produksi bioetanol yang diperoleh
7 melalui proses fermentasi. Karbohidrat dikonversi menjadi glukosa dan difermentasi menjadi bioethanol (Assadad et al., 2010). Tabel 1. Kandungan karbohidrat beberapa spesies mikroalga Nama Spesies Kandungan karbohidrat (%) Sumber Porphyridium cruentum 22,82 (Agustini dan Nadhil Febrian., 2019) Tetraselmis chuii 48,4 (Miranda et al., 2014) Spirulina platensis 65 (Samudera dan Tatang Sopandi, 2020) Komposisi kimia yang terkandung dalam mikroalga berbeda-beda karena dipengaruhi faktor seperti jenis spesies dan kondisi kultivasi. Pertumbuhan mikroalga dapat dipengaruhi beberapa faktor lingkungan yang dapat mempengaruhi hasil biomassa diantaranya intensitas cahaya, temperatur, media, oksigen. pH, karbon dioksida, dan pengadukan. Oleh karena itu, terdapat peluang untuk memperoleh mikroalga dengan komposisi kimia tertentu dengan memodifikasi faktor lingkungannya (Assadad, 2010; Basmal, 2008) Mikroalga melakukan aktivitas fotosintesis dengan bantuan air, oksigen, cahaya, serta menggunakan bahan-bahan organik yang terdapat dalam media (Dimas et al., 2017; Jelizanur, 2019). Cahaya dan nutrisi pada media akan tersebar merata dengan pengadukan sehingga tidak akan terjadi pengendapan biomassa (Mata et al., 2010). Pengadukan pada kultur mikroalga biasanya dilakukan dengan cara aerasi atau memompakan udara ke dalam media. Selain itu, pengadukan juga bisa dilakukan dengan cara mekanik seperti menggunakan stirrer (Kurnia, 2016).
8 2.2 Fase Pertumbuhan Mikroalga Menurut Isnansetyo dan Kurniastuty (1995), Pertumbuhan mikroalga dapat ditandai dengan bertambahnya ukuran dan jumlah sel. Tanda pertumbuhan mikroalga juga ditandai dengan perubahan air kultur dari bening menjadi berwarna seperti hijau muda atau coklat muda kemudian menjadi hijau atau coklat. Selama proses kultivasi mikroalga mengalami lima fase yaitu: (1) fase adaptasi, dimana pertumbuhan kelimpahan mikroalga terjadi dalam jumlah sedikit. (2) Fase pertumbuhan lanjut yang dialami mikroalga setelah fase adaptasi. Salah satu indikasi penting sel berhasil melalui fase adaptasi adalah kecepatan pertumbuhan. (3) Fase penurunan pertumbuhan, fase yang dapat dipengaruhi oleh cahaya, dan akumulasi oksigen yang dihasilkan saat proses fotosintesis. (4) Fase stasioner yang menunjukkan tidak ada lagi pertumbuhan mikroalga. (5) Fase terakhir yaitu fase kematian, ditunjukkan dengan jumlah sel mikroalga yang mati lebih tinggi dibandingkan sel yang hidup (Hadiyanto dan Maulana Azim, 2012). Gambar 2. Laju pertumbuhan mikroalga (Fogg dan Thake, 1987) 2.3 Karbohidrat Karbohidrat merupakan senyawa organik yang disusun oleh tiga jenis atom, yaitu karbon (C), hidrogen (H), dan oksigen (O), baik dalam bentuk
9 molekul sederhana maupun kompleks (Christian dan Vaclavik, 2003). Karbohidrat dikelompokkan menjadi beberapa kelompok diantaranya monosakarida, disakarida, oligosakarida, dan polisakarida. Monosakarida merupakan karbohidrat sederhana yang memiliki satu unit monomer, sehingga monosakarida tidak memiliki ikatan glikosidik. Kelompok berikutnya disakarida merupakan karbohidrat yang tersusun oleh dua unit monomer monosakarida yang dihubungkan dengan ikatan glikosidik. Ketiga yaitu oligosakarida termasuk polimer yang disusun tiga hingga sembilan unit monosakarida. Terakhir adalah polisakarida yang merupakan polimer molekul monosakarida yang dapat berantai lurus atau bercabang yang terikat satu sama lain oleh ikatan glikosidik (Sri Risnoyatiningsih, 2011). Karbohidrat pada mikroalga terdapat dalam bentuk pati dan selulosa yang terdapat pada dinding sel, dengan tidak adanya lignin akan jauh lebih mudah untuk dikonversi menjadi kelompok monosakarida jika dibandingkan dengan lignoselulosa. Mikroalga mengandung karbohidrat karena secara umum telah dipercaya bahwa proses pembentukan karbohidrat ini terjadi saat proses fotosintesis pada siklus calvin serta adanya asupan nutrisi juga merupakan cara efektif untuk memicu akumulasi karbohidrat. Hal ini terjadi pada penelitian Fen Tan et al. (2016) yang menerangkan bahwa dari kelima mikroalga yang digunakan ternyata C. vulgaris ESP-6 mengandung karbohidrat yang lebih tinggi sebesar 61,50% dengan modifikasi ampas biogas. 2.3.1 Hidrolisis Karbohidrat kompleks yang dikonversi menjadi glukosa dapat dilakukan dengan proses hidrolisis. Hidrolisis merupakan pemecahan gula-gula kompleks
10 menjadi gula-gula sederhana (Kurnia, 2016). Hidrolisis dapat dilakukan secara kimiawi dan enzimatis. Hidrolisis secara kimiawi dapat menggunakan asam seperti asam sulfat, asam klorida dan alkali seperti natrium hidroksida, kalium hidroksida. Hidrolisis secara kimiawi memberikan keuntungan lebih cepat, mudah, dan murah dibandingkan metode hidrolisis yang lain (Girio et al., 2010; Harun et al., 2010; Moxley dan Zhang, 2007). Hidrolisis secara enzimatis dilakukan menggunakan enzim, pada proses hidrolisis ini lebih lambat dan lebih mahal dibandingkan dengan hidrolisis secara kimiawi (Lynd et al., 2002). Pemilihan hidrolisis menggunakan pelarut dan konsentrasi yang akan digunakan tergantung jenis mikroalga. Proses hidrolisis dengan suhu tinggi biasa dilakukan pada kisaran 160-240 o C, sedangkan suhu rendah kisaran 80-140 o C. Menurut hasil penelitian lain menunjukkan bahwa hidrolisis pada mikroalga Tetraselmis chuii pada temperatur 70 o C dan konsentrasi asam sulfat 1,75 % menghasilkan glukosa dengan kadar tertinggi 48,4 % (Miranda et al., 2014). Selain itu, proses hidrolisis basa dilakukan pada mikroalga N. salina menggunakan KOH 40 % (w/v) pada 90 o C selama 60 menit menghasilkan 0,09 g.L-1 (Chen dan Vaidyanathan, 2013). 2.3.2 Pengaruh Kondisi Operasi 1. Konsentrasi Pelarut Konsentrasi merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi proses ekstraksi. Proses hidrolisis secara kimiawi dapat digunakan asam dan basa. Sampai saat ini, penggunaan asam untuk proses hidrolisis biomassa mikroalga menjadi pilihan yang tepat, dikarenakan ketiadaan lignin pada mikroalga. Penggunaan asam dengan konsentrasi tinggi atau konsentrasi rendah akan memberikan
11 hasil yang bervariasi. Menurut peneliti Hamelinck et al. (2005), menyatakan bahwa penggunaan asam dengan konsentrasi tinggi akan memberikan kadar gula yang tinggi setelah tahap hidrolisis. 2. Suhu Reaksi Suhu adalah salah satu faktor yang dapat mempercepat terjadinya reaksi hidrolisis. Suhu hidrolisis berpengaruh terhadap konstanta kecepatan reaksi. Jika suhu semakin tinggi, konstanta kecepatan reaksi akan semakin besar sehingga reaksi dapat semakin cepat (Kirk dan Othmer, 1983). Kurnia (2016) meneliti tentang proses hidrolisis lignoselulosa dari mikroalga Chlorella vulgaris menggunakan asam sulfat konsentrasi rendah menunjukkan bahwa suhu optimum terjadi pada 120 o C menghasilkan kadar glukosa tertinggi dan mulai menurun pada suhu di atas 120 o C. 3. Waktu Reaksi Waktu ekstraksi juga penting untuk diperhatikan dalam proses hidrolisis karena dapat mempengaruhi hasil hidrolisis. Hasilnya akan semakin meningkat dengan semakin lamanya waktu reaksi sampai pada waktu optimum (Groggins, 1958). Erlangga et al. (2015) meneliti proses hidrolisis pada mikrolaga Nannochloropsis sp. menggunakan asam sulfat 4 % pada suhu 80 o C menunjukkan waktu optimum 75 menit menghasilkan kadar glukosa yang meningkat. Penelitian Qaishum et al. (2015) menjelaskan adanya kenaikan kadar glukosa seiring dengan bertambahnya waktu dari 10 – 30 menit, namun pada menit ke 50 mengalami penurunan. Hal ini menunjukkan waktu optimum terjadi pada menit ke 30 dalam menghidrolisis biomassa Tetraselmiis chuii. Hal ini dikarenakan semakin lama waktu maka kadar
12 glukosa semakin meningkat, namun menit ke 50 mengalami penurunan karena ion H+ pada asam telah mencapai titik optimum dalam reaksi hidrolisis. 2.4 Metode Permukaan Respon Optimasi merupakan suatu pendekatan untuk mengidentifikasi hasil terbaik dalam suatu permasalahan. Unsur utama pada proses optimasi adalah menentukan fungsi tujuan yang dipengaruhi oleh beberapa variabel bebas. Perlakuan optimasi merupakan langkah yang dapat meminimalisasi biaya dan penggunaan bahan baku atau mengefisiensikan proses produksi dengan memaksimalkan hasil (Box dan Draper, 1987). Penelitian ini dilakukan untuk mencari nilai-nilai parameter produksi kadar glukosa dari hasil hidrolisis yang prosesnya dapat menghasilkan yield terbesar. Jumlah yield yang diperoleh merupakan hasil dari penerapan parameter produksi. Adapun parameter yang diamati dalam proses hidrolisis karbohidrat ini adalah konsentrasi pelarut, suhu, dan waktu. Dikarenakan dalam penelitian ini mencari hubungan antara variabel bebas terhadap variabel respon, maka desain eksperimen yang tepat untuk digunakan adalah desain permukaan respon. Metode permukaan respon atau Response Surface Methodology (RSM) adalah teknik statistika yang berguna untuk memodelkan, menganalisis data pada variabel respon yang dipengaruhi oleh variabel bebas dengan tujuan mengoptimalkan respon (Montgomery, 2001; Radojkovic et al., 2012). Metode ini membantu dalam mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap respon, mendapatkan model hubungan antara variabel bebas dan respon serta mendapatkan kondisi proses yang menghasilkan respon terbaik. Keunggulan dari
13 metode ini tidak memerlukan data percobaan dalam jumlah yang besar dan tidak memerlukan waktu yang lama (Irawan dan Astuti, 2006; Nurmiah et al., 2013). Dalam melakukan optimasi menggunakan metode permukaan respon dilakukan beberapa tahapan diantaranya: (1) Screening, tahap ini merupakan penyeleksian variabel bebas atau faktor yang diduga berpengaruh secara signifikan terhadap variabel respon. (2) Improvisasi atau penelusuran rentang optimum, tahap ini dilakukan pengubahan titik variabel bebas secara berulang sehingga menghasilkan data yang bervariasi yang dapat diolah dan dianalisis secara statistik yang akhirnya digunakan untuk mencari nilai optimum. (3) Penentuan titik optimum, tahap penentuan titik optimum menggunakan metode permukaan respon model Central Composite Design (CCD). Model CCD dipilih karena memiliki kualitas prediksi yang lebih besar dari model Box-Behnken dengan selisih running yang lebih sedikit (Croarkin dan Tobias, 2003). Tahapan selanjutnya penentuan titik optimum dilakukan dengan mencari model dari sistem dengan cara melakukan perhitungan regresi. Perhitungan regresi dan analisis dilakukan dengan bantuan software Design-Expert (Stat-Ease, 2007). Penggunaan software ini membantu untuk mempercepat perhitungan dibandingkan secara manual. Langkah awal dari RSM menemukan hubungan antara variabel bebas terhadap variabel respon melalui rancangan eksperimen tahap pertama. Rancangan eksperimen tahap pertama yang sesuai untuk tahap penyaring faktor adalah rancangan faktorial 2k (Two Level Factorial Design), yang artinya setiap variabel memiliki dua level dimana k menyatakan jumlah variabel bebas dan diberi kode -1 untuk level terendah dan +1 level tertinggi. Model tahap kedua
14 dilakukan apabila terdapat kelengkungan dengan adanya pernyataan ketidak cocokan pada eksperimen tahap pertama. Eksperimen tahap kedua akan didesain setelah daerah optimum respon tahap pertama diketahui. Pengembangan desain eksperimen awal untuk membangun model tahap kedua dinamakan model Central Composite Design (CCD). Penentuan kondisi operasi optimum hidrolisis pada tahap kedua diperlukan rancangan Central Composite Design (CCD) dalam pengumpulan data percobaan. CCD merupakan rancangan faktorial 2k yang diperlukan melalui penambahan titik-titik pengamatan pusat agar memungkinkan pendugaan koefisien parameter permukaan tahap kedua. Umumnya, CCD terdiri dari faktorial 2k , 2k aksial dan center points titik pusat. Terdapat dua parameter dalam CCD yang harus ditentukan yaitu besar α (nilai aksial) dari pusat rancangan dan nilai titik pusat. Rancangan CCD berotasi dengan α yang dipilih. Nilai α untuk berotasi tergantung pada nilai dari titik dalam rancangan faktorial. Nilai α = akan menghasilkan rancangan CCD rotatable dimana nf merupakan angka dari titik yang digunakan dalam bagian rancangan faktorial (Lubis, 2010). Hasil visualisasi bentuk dari RSM ini dinyatakan dalam bentuk grafik dalam gambar tiga dimensi dan juga digambarkan konturnya. Plot kontur merupakan suatu garis atau kurva yang mengidentifikasi nilai peubah pada respon yang tetap sehingga plot kontur dapat dipelajari untuk menganalisis permukaan respon (Montgomery, 2001). Metode optimasi menggunakan metode permukaan respon dapat memberikan hasil lebih baik dalam mengetahui hubungan antara variabel bebas dengan variabel respon. Optimasi hasil persen glukosa dari biomassa mikroalga belum banyak dilakukan. Namun, ada peneliti asing
15 (Vahabisani et al., 2015) yang telah melakukan penelitian optimasi hidrolisis biomassa dengan jenis mikroalga yang berbeda yaitu Chlorella vulgaris. Mereka mengoptimasi proses hidrolisis biomassa Chlorella vulgaris menujukkan hasil terbaik pada konsentrasi asam 1 % menghasilkan 13,89 gr/L. Selain itu, aplikasi penggunaan metode RSM menggunakan CCD dilakukan penelitian oleh Huo et al. (2014) mengenai optimasi pada flokulasi alkali untuk pemanenan Scenedesmus quadricauda dan Chaetoceros muelleri. 2.5 Metode Fenol-Asam Sulfat Penentuan gula total didasarkan pada metode Fenol-Asam Sulfat (Dubois et al., 1956). Metode ini memiliki kelebihan dalam pengerjaannya yang memiliki efisiensi yang tinggi dalam penentuan gula total baik gula pereduksi dan gula non pereduksi. Penerapan metode fenol-asam sulfat banyak digunakan untuk menentukan karbohidrat dalam sampel secara langsung yang dinyatakan sebagai persen glukosa (Qalsum et al., 2015). Sebelum melakukan pengujian sampel perlu diketahui kurva standar yang digunakan. Pada prinsipnya, metode ini yaitu gula sederhana, oligosakarida, dan turunannya dihidrolisis menjadi monosakarida oleh asam sulfat pekat dan menghidrasinya sehingga membentuk senyawa furfural yang bereaksi dengan fenol menghasilkan warna jingga kekuningan stabil yang diukur menggunakan spektrofotometer UV-Vis pada panjang gelombang 490 nm. Berikut reaksi kimia yang terjadi terdapat pada gambar 3.
16 Gambar 3. Reaksi Glukosa dengan fenol-asam sulfat (Qalsum et al., 2015) 2.5.1 Spektrofotometer UV-VIS Spektrofotometri UV-Vis merupakan singkatan dari spektrofotometri sinar ultra violet dan visible (cahaya tampak). Sinar ultraviolet (UV) mempunyai panjang gelombang antara 190-380 nm, dan sinar visible (tampak) mempunyai panjang gelombang 380-780 nm. (Iskandar, 2017). Prinsip kerja spektrofotometer adalah apabila cahaya (monokromatik) jatuh pada suatu medium homogen, sebagian dari sinar yang masuk akan dipantulkan, sebagian diserap, dan sisanya akan diteruskan. Hasil yang keluar dari cahaya yang diteruskan berupa nilai absorbansi dan berbanding lurus dengan konsentrasi sampel. Pada metode ini ada suatu hukum yang menjadi acuan adalah penentuan suatu zat secara kuantitatif. Hukum tersebut yaitu hukum Lambert-Beer yang menyatakan hubungan berbanding lurus antara absorban dengan konsentrasi larutan analit dan berbanding terbalik dengan transmitan (Iskandar, 2017). Hukum Lambert-Beer dinyatakan sebagai berikut.
17 A = log lo/lt = ε.b.c Dimana: A = Absorban (serapan cahaya oleh zat kimia) lo = Intensitas sinar yang datang lt = Intensitas sinar yang diteruskan ε = Absorptivitas molar (L.mol-1 .cm-1 ) b = Panjang medium (cm) c = konsentrasi atom-atom yang menyerang sinar (mg/mL) Gambar 4. Komponen alat spektrofotometer UV-Vis (Suhartati, 2013) Spektrofotometri sederhana terdiri dari (Suhartati, 2013): 1. Sumber cahaya 2. Monokromator merupakan alat yang berfungsi memecah cahaya polikrimatis menjadi cahaya tunggal (monokromatis) dengan komponen panjang gelombang tertentu. 3. Kuvet merupakan wadah sampel. Pada umumnya spektrofotometri melibatkan larutan, dengan demikian dibutuhkann wadah sampel untuk menempatkan larutan. 4. Detektor yang akan menangkap sinar yang diteruskan oleh larutan. Sinar kemudian diubah menjadi sinyal listrik oleh amplifier dan dalam rekorder akan ditampilkan dalam bentuk angka-angka pada reader (komputer). 5. Recorder merupakan sistem baca yang memperagakan besarnya isyarat listrik, yang menyatakan dalam bentuk absorbansi.
17 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada bulan Januari 2018 hingga bulan Juni 2018. Penelitian ini meliputi proses produksi biomassa, optimasi hidrolisis, analisis kuantitatif dan analisis data. Proses penelitian ini dilakukan di Laboratorium Bioenergi dan Bioproses (LBB), Pusat Penelitian Bioteknologi, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI), Cibinong, Bogor. 3.2 Alat dan Bahan 3.2.1 Alat Peralatan yang digunakan meliputi pipet ukur (10-1000 µL, 1000 µL, 5000 µL), spektrofotometer UV-VIS Shimadzu Pharmaspec 1700, sentrifuge HITACHI CR 21GIII, magnetic stirrer, oven, timbangan analitik, spatula, peralatan gelas, selang aerasi, hot plate, autoclave TOMY ES-315, tabung sentrifugasi falcon Corning, laminar air flow ESCO Airstream, tabung reaksi, labu ukur, termometer, lemari asam, bulp, dan luxmeter. 3.2.2 Bahan Bahan yang digunakan meliputi isolat mikroalga Choricystis sp. (LIPI- LBB13-AL045) koleksi Laboratorium Bioenergi dan Bioproses, LIPI- Cibinong yang diisolasi dari Danau Dendam Tak Sudah, Provinsi Bengkulu, biomassa Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045), komposisi media AF6- Modifikasi (lampiran 1), alkohol 70 %, akuades, asam sulfat (H2SO4), natrium hidroksida (NaOH), larutan glukosa standar, larutan fenol 5 %.
18 3.3 Prosedur Penelitian 3.3.1 Diagram Alir Gambar 5. Diagram Alir Penelitian Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) Kultivasi dengan media AF6- Modifikasi dan pengukuran Optical Density (OD) Kultur Mikroalga Biomassa Mikroalga Screening parameter proses hidrolisis Penentuan Kondisi Optimum menggunakan CCD Optimasi Hidrolisis Penelusuran rentang optimum Pemanenan Eksperimen dan analisis kuantitatif Analisis hasil statistik
19 3.3.2 Produksi Biomassa Proses produksi biomassa dilakukan dengan beberapa tahapan seperti penanaman mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) dalam media AF6- Modifikasi, kultivasi, dan pemanenan biomassa. 3.3.2.1 Sterilisasi Alat dan Bahan (Noël dan Kawachi, 2005). Sebelum dilakukan proses penanaman kultur, alat dan bahan disterilisasi. Sterilisasi dilakukan dengan menggunakan autoclave yang dioperasikan pada suhu 121 o C selama 15 menit. Alat dan bahan yang disterilisasi meliputi media AF6-Modifikasi dilarutkan dengan aquades sebanyak 450 mL, aquades dalam botol scott 1000 mL, selang aerasi, dan tutup botol bides. Botol media ditutup dengan alumunium foil agar uap air tidak masuk selama proses sterilisasi. Kemudian botol bides ditutup dan selang aerasi dibungkus dalam plastik dan di tutup rapat. 3.3.2.2 Pembuatan Media AF6-Modifikasi (Praharyawan et al., 2016) Pembuatan media dilakukan dengan melarutkan senyawa-senyawa media AF6-Modifikasi dalam air (lampiran 1). 3.3.2.3 Penanaman Kultur (Praharyawan et al., 2016) Isolat mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) dari koleksi laboratorium disiapkan untuk memperbanyak stok kultur. Isolat mikroalga ditumbuhkan pada media AF6-Modifikasi (komposisi media lihat lampiran 1). Isolat mikroalga sebanyak 30 mL ditambahkan ke dalam media AF6-Modifikasi (lampiran 2) yang telah disterilisasi. Isolat ditambahkan dengan volume yang
20 sama pada media lain. Selanjutnya kultur dikultivasi sampai fase stasioner dengan intensitas cahaya secara kontinyu dan konstan. 3.3.2.4 Kultivasi (Praharyawan dan Putri, 2017) Awal kultivasi dilakukan pengukuran Optical density (OD) menggunakan spektrofotometer UV-VIS dengan panjang gelombang 680 nm. Kultur mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) dikultivasi pada kondisi sama yaitu diberikan intensitas cahaya lampu sebesar 40.000 lux menggunakan luxmeter dan dilakukan pengukuran OD selama kultivasi berlangsung hingga mencapai fase stasioner. 3.3.2.5 Pemanenan (Grima, 2004) Pemanenan dilakukan dengan cara sentrifugasi. Proses sentrifugasi dilakukan untuk memisahkan supernatan dengan biomassa. Sentrifugasi dilakukan dengan kecepatan 6000 rpm pada suhu 4 o C selama 5 menit. Supernatan dipisahkan dan diambil biomassa basahnya untuk diekstraksi. 3.3.3 Optimasi Hidrolisis Optimasi metode hidrolisis ini dilakukan untuk menentukan nilai optimum pada variabel respon yang dipengaruhi oleh variabel proses menggunakan metode permukaan respon. Variabel respon berupa persen glukosa dan variabel proses yang merupakan faktor yang mempengaruhi proses hidrolisis yaitu suhu (x1), waktu (x2), dan konsentrasi pelarut (x3).
21 3.3.3.1 Penentuan Pelarut a. Hidrolisis menggunakan NaOH (Chen dan Vaidyanathan, 2013) Biomassa basah disiapkan dengan massa 0,2 gram, kemudian dicampurkan dalam 5 mL variasi konsentrasi NaOH (30; 40 % w/v) pada variasi suhu (70; 80; 90 o C) dengan waktu 60 menit. Kemudian dilakukan sentrifugasi dengan kecepatan pada suhu 4 o C dengan kecepatan 6000 rpm selama 10 menit. Supernatan dipisahkan dari endapan, kemudian supernatan digunakan untuk analisis kadar glukosa. b. Hidrolisis menggunakan H2SO4 (Ho et al., 2013) Biomassa basah disiapkan dengan massa 0,2 gram dicampurkan dengan 5 mL H2SO4 variasi konsentrasi (1.5; 2.0 % v/v) kemudian dipanaskan pada suhu yang berbeda (45; 55; 65 o C) dengan waktu 60 menit. Kemudian untuk kontrol menggunakan konsentrasi 2.0 %, suhu 121 o C, dan waktu 15 menit. Setelah itu, didinginkan pada suhu ruang, di sentrifugasi pada suhu 4 o C dengan kecepatan 6000 rpm selama 10 menit. Supernatan dipisahkan dari endapan, kemudian supernatan digunakan untuk analisis kadar glukosa. 3.3.3.2 Penelusuran Rentang Optimum (Panggalo, 2012) Optimasi pada tahap ini dilakukan dengan rancangan desain faktorial dua level (2k ) dengan jumlah pengamatan n = 23 + 3 (titik pusat). Level percobaan pada masing-masing variabel bebas dikodekan dengan level terendah (-1), sedangkan level tertinggi (+1). Proses optimasi ini terdapat tiga variabel bebas yaitu x1 = suhu, x2 = waktu, dan x3 = konsentrasi asam. Sebelum proses ini
22 dilakukan, perlu dilakukan desain eksperimennya menggunakan software Design Expert versi 6.0. dengan model linier. Tabel 2. Rancangan percobaan tahap penelusuran Rentang Optimum Variabel Bebas Suhu Waktu Konsentrasi Asam Kode o C Kode menit Kode % (v/v) -1 85 -1 50 -1 1,8 -1 85 -1 50 +1 2,2 -1 85 +1 70 -1 1,8 -1 85 +1 70 +1 2,2 +1 95 -1 50 -1 1,8 +1 95 -1 50 +1 2,2 +1 95 +1 70 -1 1,8 +1 95 +1 70 +1 2,2 0 90 0 60 0 2,0 0 90 0 60 0 2,0 0 90 0 60 0 2,0 3.3.3.3 Optimasi Kondisi Menggunakan CCD (Ernes et al., 2014) Eksperimen untuk penentuan kondisi optimum dilakukan pada saat hasil dari proses penelusuran rentang optimum belum sesuai. Eksperimen tahap ini didesain setelah wilayah rentang optimum tahap sebelumnya diketahui dengan hasil respon tertinggi. Model permukaan respon tahap ini digunakan rancangan Central Composite Design (CCD). Setiap level variabel bebas pada CCD dibuat kode yaitu titik sudut yaitu (-1) dan (+1), titik pusat (0), dan titik aksial (– α) dan (+ α). Tahap ini dipengaruhi tiga variabel bebas yaitu x1 = suhu, x2 = waktu, dan x3 = konsentrasi asam dengan nilai rotabilitasnya adalah 1.682 yang digunakan juga untuk pengkodean. Dalam penelitian ini CCD dirancang dengan jumlah n = 23 + 6 (titik pusat) + 6 (titik aksial). Berikut perlakuan optimasi dan kode perlakuan dituangkan pada table 3 dan rancangan penelitian dengan metode permukaan respon model CCD dituangkan pada tabel 3.
23 Tabel 3. Perlakuan dan kode perlakuan Perlakuan Kode Perlakuan -1,682 -1 0 +1 +1,682 Suhu (x1) 91 92 94 96 98 Waktu (x2) 53,18 60 70 80 86,82 Konsentrasi asam (x3) 1,86 2,0 2,2 2,4 2,54 Tabel 4. Rancangan percobaan menggunakan CCD Variabel Bebas Suhu Waktu Konsentrasi Asam Kode o C Kode menit Kode % (v/v) 0 94 - α 53,18 0 2,2 -1 92 -1 60 -1 2,0 0 94 0 70 0 2,2 0 94 0 70 - α 1,86 +1 96 +1 80 +1 2,4 -1 92 -1 60 +1 2,4 +α 98 0 70 0 2,2 +1 96 +1 80 -1 2,0 0 94 0 70 0 2,2 0 94 0 70 0 2,2 0 94 + α 86,82 0 2,2 +1 96 -1 60 -1 2,0 0 94 0 70 0 2,2 - α 91 0 70 0 2,2 -1 92 +1 80 -1 2,0 0 94 0 70 + α 2,54 -1 92 +1 80 +1 2,4 0 94 0 70 0 2,2 +1 96 -1 60 +1 2,4 0 94 0 70 0 2,2 3.3.4 Penentuan Kondisi Optimum Menggunakan Metode Permukaan Respon (Panggalo, 2012) Persamaan model yang diperoleh disebut dengan permukaan respon dan kurva permukaan respon diperoleh menggunakan metode permukaan respon pada software Design Expert versi 6.0. Kondisi optimum dapat dilihat dari kurva permukaan respon yang dihasilkan. Setelah kondisi optimum diperoleh dari
24 berdasarkan prediksi model, kemudian dibandingkan dengan kondisi optimum berdasarkan percobaan. 3.3.5 Analisis Kuantitatif Menggunakan Metode Fenol-Asam Sulfat (Dubois et al., 1956). a. Pembuatan kurva standar glukosa Larutan glukosa standar 0,5 mL dari masing-masing konsentrasi 0, 10, 20, 30, 40, 50 ppm dimasukkan ke dalam tabung terpisah. Larutan fenol 5 % sebanyak 0.5 mL ditambahkan dan lakukan vortex. Ditambahkan 2,5 mL larutan asam sulfat pekat dengan cepat. Didiamkan selama 10 menit, divortex dan ditempatkan dalam penangas air selama 15 menit. kemudian diukur absorbansinya pada panjang gelombang 490 nm. Dibuat plot kurva standar dan tentukan persamaan regresi linier (Chapline, 1986). Nilai persamaan dapat ditulis sebagai berikut: y = bx + a…………(1) Keterangan: y = nilai absorbansi a dan b = nilai persamaan regresi larutan standar x = kadar gula yang dicari b. Analisis sampel Larutan sampel 0.5 mL dimasukkan ke dalam tabung reaksi, ditambahkan 0.5 mL larutan fenol 5 %, divortex. Ditambahkan 2.5 mL larutan asam sulfat pekat, didiamkan selama 10 menit, divortex dan ditempatkan dalam penangas air 15 menit kemudian nilai pengukuran yang diperoleh diplot pada kurva standar. Perhitungan menggunakan metode ini adalah konsentrasi gula dalam sampel
25 ditentukan dengan konsentrasi gula standar dengan absorbansi dan memperhitungkan pengenceran yang dilakukan. 3.3.6 Analisis Data Statistik Rancangan pada tahap penelusuran rentang optimum dan tahap penentuan kondisi optimum menggunakan CCD dimasukkan ke dalam software Design Expert versi 6.0 untuk dilakukan analisis data statistik. Parameter yang diukur adalah kadar glukosa. Analisis data hasil kondisi optimum eksperimen dibandingkan dengan hasil kondisi optimum prediksi model permukaan respon. Uji analysis of variance (ANOVA) dilakukan terhadap uji regresi dan uji lack of fit, untuk menentukan apakah percobaan pada tahap I dan tahap II sudah sesuai atau terdapat kelengkungan. Penentuan hasil analisis dilakukan dengan melihat harga F dan signifikansinya. Hasil analisis diinterpretasikan sebagai berikut: 1. Hipotesis disusun: H0: Adanya pengaruh konsentrasi pelarut, suhu, dan waktu hidrolisis terhadap hasil optimum kadar glukosa. H1: Tidak adanya pengaruh konsentrasi pelarut, suhu, dan waktu hidrolisis terhadap hasil optimum kadar glukosa. 2. Signifikansi perlakuan terhadap efisiensi konsentrasi pelarut, suhu dan waktu ditentukan dengan P-value < α = 0.05. Kemudian untuk uji lack of fit dilakukan dengan menguji hipotesis: 1. Hipotesis disusun: H0 = Tidak ada lack of fit
26 H1 = Ada lack of fit 2. Signifikansi terhadap daerah penolakannya adalah p-value < α = 0,05 Untuk menguji kesesuaian model pada tahap penelusuran rentang optimum, ketiga uji yang disebutkan di atas harus dipenuhi, sehingga tahap I dikatakan telah sesuai. Apabila salah satu dari uji tersebut tidak terpenuhi maka tahap I dinyatakan belum sesuai dan perlu dilanjutkan ke tahap II yaitu optimasi menggunakan model CCD. Kemudian untuk uji ANOVA pada tahap II ini tidak hanya ditinjau dari regresi individu saja tetapi juga faktor kuadrat dan interaksi dari faktor yang harus dipertimbangkan untuk mengetahui faktor yang memiliki pengaruh nyata terhadap respon.
27 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) merupakan salah satu koleksi dari Laboratorium Bioenergi dan Bioproses (LBB), Pusat Penelitian Bioteknologi LIPI, Cibinong yang diisolasi dari Provinsi Bengkulu. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kondisi optimum proses hidrolisis yang dipengaruhi oleh konsentrasi pelarut, suhu, dan waktu hidrolisis pada biomassa mikroalga Choricystis sp. sehingga dapat memperoleh persen glukosa tertinggi. 4.1 Kultivasi Mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) Kultivasi diamati berdasarkan perubahan kepadatan sel atau Optical Density (OD) yang ditumbuhkan dalam media AF6-Modifikasi. Nilai Optical Density (OD) diukur setiap hari mulai hari ke-0 hingga mencapai fase stasioner. Berikut kurva pertumbuhan mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045). Gambar 6. Kurva Pertumbuhan Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045)
28 Gambar 6 menunjukkan bahwa pada kurva pertumbuhan mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) mengalami beberapa fase pertumbuhan. Fase lag atau adaptasi terjadi mulai hari ke-0 hingga hari ke-2 dengan nilai OD berada diantara 0.121-0.588 nm (Lampiran 2). Fase tersebut terjadi karena pada media baru yang ditambahkan nutrien dapat mempengaruhi sistem metabolik mikroalga sehingga terjadi penyesuaian dalam kultur sebelum terjadi proses pertumbuhan. Fase adaptasi terjadi karena sel-sel yang membelah masih sedikit sehingga kepadatan sel tidak banyak mengalami peningkatan. Menurut Mardigan et al. (2003) bahwa mikroalga pada fase lag akan mengalami proses adaptasi pada lingkungan kultur yang baru. Apabila mikroalga tersebut tidak mampu untuk beradaptasi pada lingkungan yang baru maka akan memperlambat pertumbuhan bahkan akan cepat mati. Fase berikutnya berdasarkan Gambar 6 adalah fase log. Fase ini terjadi pada hari ke-3 hingga hari ke-4 dengan nilai OD berada diantara 0.875-0.978 nm. Pada fase ini ditandai dengan kepadatan sel atau nilai OD yang semakin meningkat. Selama fase ini sel membelah dengan cepat, sel-sel dalam keadaan stabil dan jumlah sel mikroalga akan bertambah. Pembelahan sel terjadi pada fase ini dikarenakan nutrien dan lingkungan kultivasi pertumbuhan mikroalga masih mendukung. Menurut Mata et al. (2010) bahwa fase eksponensial pada umumnya mikroalga akan mengalami peningkatan laju pertumbuhan serta adanya peningkatan kepadatan sel. Bahkan, Musdalifah et al. (2015) pada mikroalga Botryococcus braunii menemukan fase eksponensial pada hari ke-2 dan mengalami pembelahan sel secara cepat serta jumlah sel meningkat.
29 Fase berikutnya berdasarkan Gambar 6 adalah fase stasioner. Hari ke-5 hingga hari ke-10 kultur mencapai pada fase stasioner dengan nilai OD diantara 1.404-1.169. Nilai OD dari hari ke-5 hingga hari ke-10 mengalami penurunan, hal ini dikarenakan ketersediaan nutrisi yang terbatas pada media menjadi penyebab pertumbuhan mikroalga memasuki fase stasioner dimana jumlah sel yang tumbuh berkembang sama dengan sel yang mati sehingga kepadatannya tetap. Fase stasioner dipilih sebagai waktu panen karena pada fase ini kultur mengakumulasi karbohidrat ketika sel-sel mikroalga dalam kondisi stress atau menurunnya nutrisi. Kondisi ini telah digambarkan oleh Widianingsih et al. (2008) bahwa saat kultur pada fase stasioner, secara signifikan komposisi mikroalga akan berubah karena keterbatasan kandungan nitrat pada media kultur yang berakibat karbohidrat menjadi meningkat. Pertumbuhan mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) berlangsung cepat, hal ini dikarenakan pertumbuhan mikroalga dipengaruhi juga oleh beberapa faktor eksternal seperti media, intensitas cahaya dan aerasi. Sebelum proses penanaman pada media dilakukan sterilisasi terlebih dahulu pada media agar saat proses kultivasi dapat menghasilkan pertumbuhan kultur yang baik. Media AF6- Modifikasi digunakan sebagai media pertumbuhan mikroalga Choricystis sp. (LIPI- LBB13-AL045). Modifikasi media yang dimaksud adalah perbedaan penggunaan senyawa dengan media AF6 standar yaitu adanya Natrium bikarbonat (NaHCO3). Penambahan NaHCO3 mempercepat pertumbuhan dan meningkatkan produktivitas biomassa (Praharyawan et al., 2016). Hal ini dikarenakan keberadaan NaHCO3 merupakan sumber karbon yang berperan sebagai bahan baku dalam proses fotosintesis. Berdasarkan kurva pada Gambar 6 mulai hari ke-0 hingga fase stasioner
30 terjadi perubahan warna yang berlangsung cepat dari hijau muda menjadi hijau tua, hal tersebut menandakan adanya peningkatan jumlah sel. Fenomena ini didukung oleh Widayat dan Hadiyanto (2015) bahwa penambahan NaHCO3 pada kultivasi Nannochloropsis sp. mengalami pertumbuhan yang semakin baik yang diindikasikan dengan peningkatan Optical Density (OD) sehingga biomassanya juga meningkat. Selain itu, didukung oleh penelitian Astuti (2010) yang menyatakan bahwa penggunaan NaHCO3 dalam media kultivasi mikroalga dapat menunjukkan adanya peningkatan nilai Optical Density (OD). Hal ini menunjukkan bahwa mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) tumbuh secara spesifik dalam media AF6-Modifikasi. Intensitas cahaya dan aerasi juga merupakan faktor penting yang dapat mempengaruhi proses kultivasi (Lavens dan Sorgeloos, 1996; Pangentasari, 2014). Intensitas cahaya dan aerasi dapat mempengaruhi berbagai proses dalam sel dan efisiensi fotosintesis. Penelitian dilakukan pada skala laboratorium yang memanfaatkan cahaya lampu dengan daya sebesar 40000 lux, intensitas cahaya tersebut sesuai dengan kebutuhan mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) untuk proses fotosintesis sehingga pertumbuhannya semakin cepat. Bahkan, menurut Rakhmawati (2017) pada mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) mampu bertahan sampai pada intensitas cahaya 50000 lux. Hal tersebut menunjukkan bahwa Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) memiliki kemampuan untuk beradaptasi dalam intensitas cahaya yang tinggi sehingga tidak mengalami fotoinhibisi. Proses aerasi dibutuhkan sebagai sumber karbon untuk fotosintesis dalam bentuk CO2 karena mikroalga ini merupakan mikroorganisme autotrof, hal ini
31 memacu sintesis karbohidrat dan bertujuan agar pengadukan tetap berlangsung sehingga tidak terjadi pengendapan sel pada kultur (Kawaroe, et al. 2010). Aerasi menjadikan cahaya dan nutrien tersebar dengan baik sehingga mikroalga mendapatkan cahaya dan nutrien yang sama. Hal ini sesuai dengan pendapat Abuzar et al. (2012) bahwa fungsi aerasi dapat meningkatkan oksigen terlarut dalam air dan membantu proses pengadukan. Pemanenan mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) dilakukan pada fase stasioner hari ke-10 ketika warna kultur sudah berubah dari warna hijau muda menjadi warna hijau tua (Lampiran 15). Sentrifugasi dilakukan sebagai proses pemanenan biomassa Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045). Sentrifugasi yang dilakukan dengan gaya sentrifugal membuat mikroalga menjadi mudah terpisah antara padatan dengan cairan (Ariyanti dan Noer, 2015). Kecepatan dan waktu dalam proses sentrifugasi yang digunakan untuk sampel Choricystis sp. (LIPI-LBB13- AL045) merupakan metode optimal yang dapat menghasilkan biomassa dengan cepat dan terpisah dari cairan media. Hal tersebut didukung berdasarkan pernyataan Chen et al. (2011) bahwa proses sentrifugasi menggunakan kecepatan tinggi secara efektif dapat memisahkan biomassa dari cairan medianya. 4.2 Optimasi Hidrolisis Optimasi hidrolisis dilakukan dengan variabel konsentrasi pelarut, suhu, dan waktu. Pelarut yang digunakan dalam proses hidrolisis berfungsi sebagai katalis yang dapat mempercepat proses hidrolisis. Berikut hasil hidrolisis menggunakan H2SO4 dan NaOH disajikan dalam tabel 5.
32 Tabel 5. Hasil hidrolisis dari dua pelarut yang berbeda Pelarut Variasi Perlakuan Kadar Glukosa (ppm) Konsentrasi (%) Suhu (o C) Simplo Duplo H2SO4 1,5 45 113,27 126,73 55 243,96 229,70 65 550,89 546,53 2,0 45 255,84 261,39 55 251,88 229,70 65 485,54 530,69 NaOH 30 70 4,97 5,35 80 1,98 1,49 90 2,89 2,67 40 70 6,65 6,93 80 5,56 3,96 90 5,37 3,66 Pada tabel 5 diperoleh bahwa proses hidrolisis menggunakan pelarut H2SO4 1,5 % dan 2,0 % pada suhu 65 o C dengan waktu 60 menit menghasilkan kadar glukosa tertinggi, hal ini glukosa yang dihasilkan meningkat sejalan dengan kenaikan suhu. Akan tetapi, penggunaan pelarut NaOH menghasilkan kadar glukosa yang lebih rendah. Rendahnya kadar glukosa yang dihasilkan saat menggunakan NaOH dikarenakan NaOH lebih efektif digunakan untuk mendegradasi lignin. Selain itu, karbohidrat seperti selulosa tidak larut dalam alkali atau basa. Mardina et al. (2014) menyatakan bahwa penggunaan basa untuk proses delignifikasi menyebabkan kerusakan terhadap struktur lignin dan melepaskan senyawa karbohidrat. Mekanisme hidrolisis karbohidrat oleh asam (Gambar 7) telah dinyatakan oleh Balat et al. (2008) bahwa ion H+ yang berasal dari asam berikatan dengan air membentuk H3O+ akan memecah ikatan glikosida yang berada pada karbohidrat kompleks. Akibatnya akan terbentuk menjadi monomer-monomer glukosa.
33 Gambar 7. Mekanisme reaksi hidrolisis karbohidrat dengan asam (Fengel dan Wegener, 1995; Harianja, et al., 2015) Mekanisme tersebut akan memperlihatkan bahwa proton dari asam akan berinteraksi dengan ikatan glikosida pada dua unit glukosa sehingga akan membentuk asam konjugasi. Keberadaan asam konjugasi menyebabkan konformasi tidak stabil sehingga terjadi pemutusan ikatan C-O dan membebaskan asam konjugasi pada konformasi yang tidak stabil. Keberadaan air pada sistem akan menyebabkan OH- dari air akan berikatan dengan ion karbonium sehingga melepaskan glukosa dari proton. Terbentuknya proton akan berinteraksi kembali dengan ikatan glikosida oksigen pada unit glukosa yang lain. Secara kontinyu proses tersebut terjadi hingga molekul polisakarida terdegradasi menjadi molekul glukosa (Xiang, 2003; Erlangga et al., 2015). Dengan demikian, membuktikan bahwa pelarut H2SO4 efektif digunakan dalam proses hidrolisis biomassa mikroalga ini karena dinding sel dari Choricystis sp. (LIPI-LBB13-AL045) tidak rigit dan mudah untuk dipecahkan menjadi glukosa.
34 Penentuan kadar glukosa diuji menggunakan metode fenol-asam sulfat. Hasil dari proses hidrolisis telah terjadi pemecahan menjadi monomer-monomer berupa glukosa larut dalam H2SO4, hal ini menjadi alasan larutan glukosa dijadikan sebagai standar dalam menentukan konsentrasi gula total pada sampel. Perubahan warna terjadi pada sampel dan larutan standar glukosa dari tak bewarna menjadi warna jingga kekuningan. Hal ini sesuai penelitian Umi Qalshum et al. (2015) dimana perubahan warna tersebut terjadi karena asam sulfat pekat yang direaksikan dengan fenol dan glukosa menghasilkan panas yang dapat menyebabkan glukosa terhidrasi menjadi hidroksimetil furfural. Senyawa yang direaksikan dengan fenol maka menghasilkan warna jingga kekuningan. Penambahan fenol dan asam sulfat pekat dilakukan pada sampel maupun larutan standar glukosa dan didiamkan 10 menit agar pereaksi tercampur secara merata dan memberikan warna kompleks yang optimal pada hidroksimetil furfural. Larutan standar glukosa yang digunakan 0, 10, 20, 30, 40, dan 50 ppm (lampiran 5). Pengukuran serapan dilakukan pada panjang gelombang 490 nm karena panjang gelombang tersebut merupakan panjang gelombang maksimum dari hidroksimetil furfural yang dapat menyerap warna hidroksimetil furfural secara optimal. Berdasarkan kurva (lampiran 11) dapat diketahui bahwa persamaan regresi linear yang diperoleh adalah y = 0,1176x – 0,0386 dengan nilai R2 = 0,9992. Kurva tersebut menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi (R2 ) mendekati 1 yang artinya telah memenuhi persyaratan secara statistik sehingga dapat dijadikan acuan dalam menentukan kadar glukosa. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa pada biomassa Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) memiliki kadar glukosa yang cukup
35 tinggi, hal ini dikarenakan biomassa yang digunakan adalah biomassa yang dipanen pada fase stasioner. Biomassa yang dipanen pada fase stasioner dapat mengakumulasi kandungan karbohidrat pada mikroalga. Pernyataan tersebut diperkuat menurut Brown et al. (1997) bahwa kandungan karbohidrat akan lebih tinggi dua kali lipat dibandingkan kandungan protein pada saat kultur berada pada fase stasioner, hal ini dikarenakan komposisi mikroalga akan berubah secara signifikan karena terbatasnya nitrat pada kultur yang menyebabkan karbohidrat meningkat. 4.3 Penelusuran Rentang Optimum Sebelum dilakukan percobaan untuk tahap penelusuran rentang optimum dengan titik-titik variasi tersebut telah dilakukan hidrolisis terlebih dahulu dengan pelarut H2SO4 untuk menjadi acuan. Tabel 6. Hidrolisis menggunakan asam sulfat Variabel Bebas Kadar Glukosa (ppm) Suhu (oC) Waktu (menit) Konsentrasi (% v/v) Simplo Duplo 121 15 2,0 740,13 741,06 Tabel 7. Hasil percobaan penelusuran rentang optimum Variabel Bebas Kadar Glukosa (ppm) Suhu (oC) Waktu (menit) Konsentrasi (% v/v) Simplo Duplo 85 50 1,8 251,49 259,41 85 50 2,2 467,33 485,15 85 70 1,8 178,22 178,22 85 70 2,2 457,43 461,39 95 50 1,8 148,51 182,18 95 50 2,2 520,79 506,93 95 70 1,8 580,20 576,24 95 70 2,2 1205,94 1194,06 90 60 2,0 1299,01 1297,03 90 60 2,0 1239,60 1277,23 90 60 2,0 1261,39 1245,54
36 Tabel 7 menunjukkan bahwa hasil glukosa optimum diperoleh seiring dengan kenaikan suhu dengan waktu yang lama dan konsentrasi yang semakin tinggi. Kondisi tersebut telah digambarkan oleh Anggraeni et al. (2013) bahwa pengaruh semakin tinggi suhu hidrolisis dengan lama waktu hidrolisis dan massa katalis menghasilkan kadar glukosa yang semakin tinggi. Percobaan variasi pada proses hidrolisis yang dilakukan pada titik-titik tersebut (Tabel 7) dikarenakan kondisi optimum hidrolisis pada konsentrasi H2SO4 2,0 % v/v, suhu 121 o C selama 15 menit dapat menghasilkan kadar glukosa yang cukup tinggi yaitu sebesar 740,59 ppm (Tabel 6). Hal ini juga diperkuat oleh penelitian Shih-Hsin Ho et al. (2013) bahwa hidrolisis selulosa pada Chlorella v. dengan H2SO4 2,0 % pada suhu 121 o C selama 20 menit memberikan kadar glukosa hampir mendekati 100 %. 4.3.1 Analisis Statistik Hasil analisis statistik ANOVA bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel bebas terhadap respon glukosa. Hasil analisis menggunakan ANOVA dapat dilihat pada Tabel 8.
37 Tabel 8. Hasil uji ANOVA untuk penelusuran rentang optimum Uji signifikansi atau uji kesesuaian model menggunakan uji ANOVA. Parameter yang digunakan untuk memeriksa uji signifikansi yaitu uji regresi yang menyatakan hubungan atau pengaruh antara variabel bebas dengan respondan uji lack of fit (ketidaksesuaian model). Pada uji ANOVA (Tabel 8) menunjukkan bahwa semua variabel bebas berpengaruh terhadap respon dimana p-value yang diperoleh lebih kecil dari angka signifikansi yang ditetapkan yaitu 0,05 sesuai dengan pernyataan yang ada di metode penelitian. Hal ini berarti dapat disimpulkan bahwa H0 diterima. Merujuk pada tabel 8, mengenai ketidaksesuaian model (Lack of Fit) menunjukkan bahwa Lack of Fit tidak signifikan, itu artinya terdapat kesesuaian model karena nilai lebih besar dari angka signifikansi yaitu 0,1548, sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 diterima yang artinya model dibuat telah sesuai dengan data. Hasil pada tahap penelusuran ini menghasilkan curvature yang belum sampai pada titik optimum, sehingga perlu dinaikkan lagi wilayah atau titik percobaannya. Sumber Jumlah Kuadrat Total Derajat Bebas Mean Square Nilai F Nilai p Prob > F Keterangan Model 7,88 6 1,31 62,30 0,0031 Signifikan x1 1,51 1 1,51 71,88 0,0034 x2 1,34 1 1,34 63,36 0,0041 x3 2,79 1 2,79 132,20 0,0014 x1.x2 1,80 1 1,80 85,40 0,0027 x1.x3 31622,36 1 31622,36 15,00 0,0305 x2.x3 12547,79 1 12547,79 5,95 0,0925 Curvature 1,363 1 1,363 646,70 0,0001 Signifikan Sisa 6323,57 3 2107,86 Lack of Fit 4517,21 1 4517,21 500 0,1548 Tidak signifikan Pure Error 1806,36 2 903,18 Cor Total 2,157 10
38 Hal ini mengindikasikan bahwa wilayah atau titik eksperimen harus lebih tinggi dengan melakukan eksperimen tahap optimasi menggunakan rancangan Central Composite Design (CCD). Hal ini optimasi dilanjutkan pada pendugaan eksperimen tahap selanjutnya. 4.4 Optimasi Menggunakan Response Surface Methodology (RSM) model Central Composite Design (CCD) Berikut hasil percobaan yang dilakukan menggunakan metode permukaan respon dengan model Central Composite Design (CCD) ditampilkan pada tabel 9. Tabel 9. Hasil percobaan kondisi optimum menggunakan CCD Keterangan: A: Aktual, K: Kode Variabel Bebas Kadar Glukosa (ppm) Suhu (o C), x1 Waktu (menit), x2 Konsentrasi (%), x3 A K A K A K Simplo Duplo 94 0 53,18 - α 2,2 0 1217,82 1302,18 92 -1 60 -1 2,0 -1 613,19 595,25 94 0 70 0 2,2 0 2192,08 2104,16 94 0 70 0 1,86 - α 213,86 180,59 96 +1 80 +1 2,4 +1 570,29 1040,79 92 -1 60 -1 2,4 +1 2007,92 1908,12 98 +α 70 0 2,2 0 1063,37 1046,73 96 +1 80 +1 2,0 -1 1449,50 1622,97 94 0 70 0 2,2 0 2233,66 2151,68 94 0 70 0 2,2 0 2376,24 2382,17 94 0 86,82 + α 2,2 0 1060,66 1039,60 96 +1 60 -1 2,0 -1 243,56 233,66 94 0 70 0 2,2 0 2358,42 2376,24 91 - α 70 0 2,2 0 1479,21 1491,09 92 -1 80 +1 2,0 -1 736,63 671,29 94 0 70 0 2,54 + α 861,39 823,74 92 -1 80 +1 2,4 +1 691,09 2091,09 94 0 70 0 2,2 0 2334,65 2310,89 96 +1 60 -1 2,4 +1 641,58 665,35 94 0 70 0 2,2 0 2299,01 2314,83
39 Berdasarkan hasil optimasi (Tabel 8) bahwa kadar glukosa optimum diperoleh pada kondisi titik pusat yang merupakan titik tengah dari variasi konsentrasi asam, suhu, dan waktu hidrolisis yaitu pada suhu 94 o C, waktu 70 menit, dan konsentrasi H2SO4 2,2 % dengan kadar glukosa sebesar 2286,17 ppm. 4.4.1 Analisis Statistik Hasil ANOVA yang diperoleh pada tahap penentuan kondisi optimum menggunakan model Central Composite Design (CCD) dapat dilihat pada tabel 10. Tabel 10. Hasil ANOVA pada kondisi optimum Sumber Jumlah Kuadrat Total Derajat Bebas Mean Square Nilai F Nilai p Prob > F Keterangan Model 1,12 9 1,25 197,34 <0,0001 Signifikan x1 249 1 2,49 39,38 <0,0001 x2 7642,01 1 7642,01 1,21 0,2972 x3 2,80 1 2,80 44,39 <0,0001 1,97 1 1,97 313,07 <0,0001 2,51 1 2,51 396,94 <0,0001 5,72 1 5,72 904,96 <0,0001 x1.x2 6,77 1 6,77 107,24 <0,0001 x1.x3 4,18 1 4,18 66,29 <0,0001 x2.x3 9,23 1 9,23 146,12 <0,0001 Sisa 63173,86 10 63173,86 Lack of Fit 36705,86 1 7341,17 1,39 0,3642 Tidak signifikan Pure Error 26467,99 2 5293,60 Cor Total 1,13 10 Hasil analisis ANOVA menunjukkan bahwa pada variabel waktu (x2) memiliki nilai p-value di atas 0,05 yaitu sebesar 0,2972 (Tabel 9), sehingga variabel waktu hidrolisis dinyatakan tidak memiliki pengaruh terhadap respon glukosa. Akan tetapi, pada pengujian koefisien regresi secara serentak menunjukkan bahwa p-value
40 lebih kecil dari α = 0,05. Hal ini berarti secara keseluruhan baik variabel suhu, waktu, dan konsentrasi asam sulfat memberikan pengaruh yang signifikan terhadap respon glukosa. Pengujian ketidaksesuaian model dilakukan dengan melihat nilai Lack of Fit (Tabel 9) yang menunjukkan bahwa nilai P pada Lack of Fit lebih besar dari 0,05 yaitu sebesar 0,3642, berikut uji hipotesisnya: H0: Tidak ada lack of fit pada model, nilai “p-value ≥ 0,05 H1: Ada lack of fit pada model, nilai “p-value < 0,05 Berdasarkan hipotesis di atas, maka keputusannya adalah menerima H0 dan menolak H1, hal ini artinya terdapat kesesuaian model pada tahap optimasi menggunakan Central Composite Design (CCD). Hal ini karena dikatakan bahwa model yang baik yang tidak memiliki Lack of Fit atau berketerangan tidak signifikan. Nilai Adjusted R-Squared atau R2 dari hasil ANOVA diperoleh sebesar 0,989 artinya 98,9 % data percobaan relevan dan hanya 1,1 % dari total variasi yang tidak dapat dijelaskan oleh model (lampiran 4). Sebagai perbandingan, Harun dan Danquah (2011) memperoleh Adjusted R-Squared sebesar 0,92 pada proses optimasi produksi glukosa dari mikroalga spesies Chlorococcum humicola. Secara umum, nilai Adjusted R-Squared yang tinggi atau bernilai mendekati 1 menunjukkan bahwa adanya kesesuaian yang baik antara prediksi dengan data percobaan. Pada hasil percobaan yang telah dilakukan, terpilih model kuadratik yang sesuai dengan rancangan Central Composite Design (CCD) sebagai model permukaan respon glukosa terhadap suhu, waktu, dan konsentrasi asam sulfat. Berdasarkan percobaan dan data yang dihasilkan telah diperoleh nilai kondisi
41 optimum pada proses hidrolisis menggunakan metode permukaan respon model CCD terdapat pada tabel 11. Tabel 11. Nilai kondisi optimum yang diperoleh Variabel Bebas Kadar Glukosa (ppm) Suhu (oC) Waktu (menit) Konsentrasi (% v/v) Simplo 93,28 67,46 2,25 2345,01 Hasil dari model permukaan respon dapat dilihat pada plot kontur respon kadar glukosa yaitu grafik kontur dan grafik permukaan respon. Untuk menggambarkan grafik kontur, respon hanya dapat digambarkan dalam tiga dimensi, sehingga dipilih salah satu sebagai patokan dalam bentuk penyederhanaan. Berdasarkan hasil statistik, dimana variabel waktu mempunyai angka pvalue paling besar yaitu 0,2972 dibandingkan dua variabel lain, maka variabel waktu dijadikan sebagai patokan. Berikut merupakan grafik kontur dan grafik permukaan gula total berdasarkan suhu dan konsentrasi asam sulfat. Gambar 7. Plot kontur suhu dan konsentrasi asam sulfat
42 Gambar di atas merupakan plot kontur untuk pengaruh suhu dan konsentrasi asam sulfat terhadap kadar glukosa. Variasi warna yang terdapat pada plot kontur menunjukkan range besarnya respon glukosa yang dihasilkan. Kondisi maksimal pada plot di atas terletak pada warna orange bernilai di atas 40%. Range hijau tua tersebut mengindikasikan letak titik optimum pada variabel bebas. Berdasarkan gambar di atas menunjukkan bahwa respon glukosa semakin besar pada range suhu 93o C – 95 o C, range konsentrasi asam berkisar 2,1 – 2,3% v/v. Penentuan range level variabel bebas tersebut dilakukan dengan bantuan plant flag yang terdapat pada program untuk menghasilkan respon yang optimal. Penentuan kondisi optimum dari faktor di atas ditunjukkan dengan bentuk grafik tiga dimensi yang membentuk puncak optimum seperti yang ditunjukkan pada gambar 6. Gambar 8. Plot permukaan respon glukosa
43 Gambar plot permukaan respon pada gambar 8 menampilkan gambar dalam tiga dimensi. Sama halnya dengan plot kontur bahwa kadar glukosa akan semakin besar apabila suhu berada antara 93 – 95o C sedangkan konsentrasi asam sulfat berada pada 2,2 – 2,4% (v/v). Namun penggunaan plot permukaan respon ini masih sulit dalam menentukan dan mengetahui dengan jelas besarnya variabel bebas yang mengoptimalkan respon. 4.5 Pengaruh Suhu, Waktu dan Konsentrasi Asam Sulfat Terhadap Kadar Glukosa Suhu merupakan faktor terpenting untuk terjadinya suatu reaksi kimia pada proses hidrolisis. Pengaruh suhu terhadap kecepatan hidrolisis akan mengikuti persamaan Arrhenius yaitu semakin tinggi suhu maka akan diperoleh hasil yang besar. Proses hidrolisis merupakan reaksi endotermis yang memerlukan panas untuk bereaksi. Akan tetapi, setelah proses optimasi pada suhu hidrolisis 96 o C kadar glukosa mengalami penurunan (Tabel 9), karena katalisator menguap akibat suhu terlalu tinggi dan mempengaruhi hasil hidrolisis (Osvaldo et al., 2012). Penggunaan H2SO4 sebagai katalisator membantu kerja air dalam proses hidrolisis sehingga berpengaruh besar terhadap konsentrasi glukosa yang dihasilkan dan kecepatan reaksi hidrolisis. Semakin tinggi konsentrasi asam sampai pada konsentrasi optimum maka hasil glukosa akan semakin bertambah besar (Groggins, 1958; Mardina et al., 2014). Pada penelitian ini digunakan konsentrasi H2SO4 encer untuk mencegah terjadinya degradasi lebih lanjut. Demikian pada konsentrasi H2SO4 2,4 % (v/v) menghasilkan glukosa yang lebih rendah (Tabel 9), karena pada konsentrasi H2SO4 yang lebih tinggi akan menyebabkan glukosa yang terdegradasi
44 lebih lanjut menjadi senyawa turunan glukosa dan juga terbentuknya produk samping. Kondisi ini seperti yang dijelaskan oleh Erlangga et al. (2015) bahwa kadar glukosa yang dihasilkan semakin menurun karena peningkatan pada konsentrasi H2SO4. Besarnya hasil yang diperoleh juga dipengaruhi oleh lamanya waktu reaksi. Semakin lama waktu hidrolisis maka kadar glukosa yang dihasilkan akan semakin meningkat karena akan memberikan waktu terhadap asam untuk mendegradasi ikatan rantai lurus dan panjang dari β-(1-4) glikosidik pada karbohidrat kompleks (Qaishum et al., 2015). Hasil analisis menunjukkan bahwa kondisi operasi hidrolisis optimum pada waktu 70 menit (Tabel 9). Diana Aprila et al. (2018) menyatakan bahwa ketika hidrolisis menggunakan asam encer dibutuhkan waktu yang lama untuk menghidrolisis polisakarida, dan waktu 75 menit merupakan waktu terbaik untuk menghasilkan glukosa. Namun demikian, pada menit ke 80 kadar glukosa terjadi penurunan, karena ion H+ yang terdapat pada asam sulfat telah mencapai titik optimumnya dalam melepas ikatan rantai glikosidik pada karbohidrat kompleks.
45 BAB V PENUTUP 5.1 Simpulan Nilai optimum parameter suhu, waktu, dan konsentrasi asam sulfat pada proses hidrolisis biomassa mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) menggunakan Response Surface Methodology (RSM) adalah suhu 93,28 o C, waktu 67,45 menit, dan konsentrasi asam sulfat 2,25 %. 5.2 Saran Penelitian yang dilakukan hanya sampai diperolehnya nilai kondisi optimum pada proses hidrolisis. Oleh karena itu, perlu dilakukan peningkatan potensi mikroalga yaitu dengan memanfaatkan glukosa yang terdapat pada biomassa mikroalga Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) agar diaplikasikan sebagai bahan baku pembuatan bioetanol.
46 DAFTAR PUSTAKA Abuzar, S. S., Yogi, D. P., & Reza, E. E., 2012. Koefisien Transfer Gas (KLa) Pada Proses Aerasi menggunakan Tray Aerator Bertingkat Lima. Jurnal Teknik Lingkungan UNAND 9(2):155-163. Agustini, N. W. S., & Nadhil Febrian. 2019. Hidrolisis Biomassa Mikroalga Porphyridium cruentum menggunakan Asam (H2SO4 dan HNO3) dalam Produksi Bioetanol. Jurnal Kimia dan Kemasan. 41(1):1-10. Anggraeni, P., Zaqiyah, A., & Didi, D.A. 2013. Hidrolisis selulosa eceng gondok (Eichornia crassipe) menjadi glukosa dengan katalis arang aktif tersulfonasi. Jurnal Teknologi Kimia dan Industri. 2(3):63-69. Aprila, D., Elystia, S., & Sri, R.M. 2018. Pemanfaatan mikroalga dari limbah cair kelapa sawit menjadi bioetanol dengan variasi konsentrasi asam sulfat. Jurnal Fakultas Teknik. 5(1):1-6. Arenas E.G., Palacio, M.C.R., Juantorena, A.U., Fernando, S.E.L., & Sebastian, P.J. 2016. Microalgae as a potential source for biodiesel production: techniques, methods, and other challenges. International Journal of Energy Research. 41(6):761-789. Ariyanti, D., & Noer, A.H. 2015. Mikroalga sebagai sumber biomassa terbarukan: teknik kultivasi dan pemanenan. Universitas Diponegoro: Fakultas Teknik. Assadad, L., Sediadi, B., & Utomo, B. 2010. Pemanfaatan mikroalga sebagai bahan baku bioetanol. Balai Besar Riset Pengolahan Produk dan Bioteknologi kelautan dan perikanan. 5(2):51–58. Astuti, J.T., & Sriwuryandari, L. 2010. Biodiesel dari mikroalga: perbanyakan biomassa melalui penambahan nutrisi secara bertahap. Bidang Fisika Industri dan Lingkungan, Pusat Penelitian Fisika-LIPI Jalan Cisitu Sangkuriang Bandung 40135. 12(3):160–168. Balat, M., Balat, H., & Oz C. 2008. Progress in bioethanol processing. Progress in Energy and Combustion Science. 34:551–573. Basmal, J. 2008. Peluang dan tantangan pemanfaatan mikroalga sebagai biofuel. Squalen Buletin Pascapanen Bioteknologi Kelautan dan Perikanan. 3(1):34– 39.
47 Box, G. E. P., & Draper, N. R. 1987. Empirical model building and response surfaces. New York: John Willey and Sons, Inc. Brown, M. R., Jeffrey, S. W., Volkman, J. K., & Dunstan, G. A. 1997. Nutritional Properties of Microalgae for Mariculture. Aquaculture. 151:315-331. Chen, Y., & Vaidyanathan, S. 2013. Simultaneous assay of pigments, carbohydrates, proteins and lipids in microalgae. Analytica Chimica Acta. 776:31–40. Christian, V. A., & Vaclavik, E. W. 2003. Essentials of Food Science 2nd Edition.London: Kluwer Academic. Chen, C.Y., K.L. Yeh, R. Aisyah, & D.J. Lee, J.S. 2011. Chang, Cultivation, photobioreactor design and harvesting of microalgae for biodiesel production. a critical review Bioresource Technology. 102(1):71–81. Demirbas, A. 2010. Use of algae as biofuel sources. Energy conversion and Management. 51(12):2738-2749. Dimas, A., Titik, I., & Swastika, P. 2017. Pemanfaatan Air Lindi TPA Jati Barang sebagai Media Alternatif Kultivasi Mikroalga untuk Perolehan Lipid. Semarang: Universitas Diponegoro Dubois, M., J. Gilles, J. Hamilton, P. Rebers & F. Smith. 1956. Colorimetric method for determination of sugars and related substance. Analytica Chimica Acta. 28(3):350-356. Erlangga, A.Y., Cahyo, N., & Siti, M. 2015. Pembuatan bioetanol dari mikroalga dengan variasi konsentrasi asam, waktu hidrolisis, dan fermentasi. Universitas Sriwijaya: Fakultas Teknik. Ernes, A., Ratnawati, L., Wardani, A.K., & Kusnadi, I. 2014. Optimasi fermentasi bagas tebu oleh Zymomonas mobilis CP4 (NRRL B-14023) untuk produksi bioetanol. Agritechnology. 34(3):247-256. Fengel, D., & G. Wegener. 1995. Kayu: Kimia, Ultrastruktur, Reaksi-reaksi. Sastrohamidjojo H, penerjemah. Prawirohatmodjo S, editor. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Terjemahan dari: Wood: Chemistry, Ultrastructure, Reactions. Fogg, GE. & Thake, B. 1987. Algae cultures and Phytoplankton Ecology, 3rd ed.Wisconsin, University Wisconsin Press, Madison. Gírio, F. M., Fonseca, C., Carvalheiro, F., Duarte, L. C., Marques, S., & Bogel- Łukasik, R. 2010. Hemicelluloses for fuel ethanol: A review. Bioresource Technology. 101(13):4775–4800.
48 Groggins, P. H. 1958. Unit Processes in Organic Synthesis, 5th ed., McGraw– Hill Book Company. New York. Hal. 775–777. Grima, E.M. 2004. Downstream Processing of Cell-Mass and Products, Handbook of Microalgal Culture: Biotechnology and Applied Phycology, Blackwell Publishing Ltd, UK. Hadiyanto, & Azim. M. 2012. Mikroalga Sumber Pangan dan Energi Masa Depan. Semarang: UPT UNDIP Press. Hamelinck, C. N., Hooijdonk, G. v. & Faaij, A. P. 2005. Etanol from Lignocellulosic Biomass: Techno-Economic Performance in Short, Middle, and Long-Term. Biomass and Bioenergy. 28(4):384–410. Harianja, J.W., Nora, I., & Rudiyansyah. 2015. Optimasi jenis dan konsentrasi asam pada hidrolisis selulosa dalam tongkol jagung. Jurna Kimia Kemasan. 4(4):66-71. Hartuti, S., & Muhammad, D.S. 2013. Optimasi ekstraksi gelombang ultrasonic untuk produksi oleoresin jahe (Zingiber officinale roscoe) menggunakan response surface methodology. Agricultural Technology. 33(4):415-423. Ho, S., Huang, S., Chen, C., Hasunuma, T., & Kondo, A. 2013. Bioresource Technology Bioethanol production using carbohydrate-rich microalgae biomass as feedstock. Bioresources Technology. 135:191-198. Iskandar, D. 2017. Perbandingan metode spektrofometri UV-Vis dan iodimetri dalam penentuan asam askorbat sebagai bahan ajar kimia analitik mahasiswa jurusan teknologi pertanian berbasis open-ended experiment dan problem solving. Jurnal Teknologi Technoscientia. 10(1):66-70. Isnansetyo, A., & Kurniastuty. 1995. Teknik Kultur Fitoplankton dan Zooplankton. Kanisius: Jakarta. Jelizanur., Padil., & Sri R. M. 2019. Kultovasi Mikroalga Menggunakan AF6 pada Berbagai pH. Jom FTEKNIK. 6(2):1-5. Kawaroe, M., Prartono, T., Sunuddin, A., Sari, S.W., Augustine, D. 2010. Mikroalga: Potensi dan Pemanfaatannya untuk Produksi Bio Bahan Bakar. Bogor: PT. Penerbit IPB Press. Kirk, R.E., & Othmer., D.F. 1983. Encyclopedia of Chemical Technology. The Interscience Encyclopedia Inc. New York. Kurnia, I. 2016. Optimasi Pertumbuhan dan Hidrolisis Lignoselulosa dari Mikroalga Chlorella vulgaris untuk Meningkatkan Kadar Glukosa sebagai Bahan Baku Bioetanol [skripsi]. Padang: Universitas Andalas.
49 Lavens, P., & Sorgeloos, P. 1996. Manual on the production and use of live food for aquaculture. Food and Agriculture Organization. Hal. 361. Lynd, L. R., P. J. Weimer, W.H. van Zyl, W. H. & I.S. Pretorius. 2002. Microbial Cellulose Utilization: Fundamentals and Biotechnology. Microbiology and Moleculer Biology Reviews. 66(3):506-577. Mardina, P., Hendry, A. P., & Deka, M. H. 2014. Pengaruh waktu hidrolisis dan konsentrasi katalisator asam sulfat terhadap sintesis furfural dari jerami padi. 3(2):1–8. Mata, T. M., Martins, A. A., & Caetano, N. S. 2010. Microalgae for biodiesel production and other applications: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 14(1):217–232. Menezes, R. S., Soares, Aline T., Junior, Jair Gonzalez M., Lopes, Rafael G., da Arantes, Rafael F., Derner, Roberto B., Filho, Nelson R. A. 2016. Culture Medium Influence on Growth on Choricystis minor var. minor: a Suitable Microalgae for Biodiesel Production. Brazil: Chemistry Institute Federal University of Goias. Menezes, R.S., Soares, A.T, Lopes, R.G., Magnotti, C. Derner, R.B, Mori, C.C., Vieira, A.A.H., Filho, N.R.A. 2015. Evaluation on Fatty Acid Composition of the Microalgae Choricystis minor var. minor According to Two Different Nutrient Feeding Strategies. Journal of Renewable and Sustainable Energy. 7(4):3-9. Miranda, G., Amri, A., Utami, S.P. 2014. Hidrolisis Mikroalga Tetraselmis chuii dengan Variasi Konsentrasi Asam Sulfat dan Temperatur. Jurnal FTEKNIK. 1(2):1-5. Montgomery, D.C. 2001. Design and Analysis of Experiment. 5th edition, New York: John Willy and Sons, Inc. Moxley, G., & Zhang, Y.-H. P. 2007. More Accurate Determination of Acid- Labile Carbohydrates in Lignocellulose by Modiﬁed Quantitative Sacchariﬁcation. Energy and Fuels. 21(6): 3684–3688. Musdalifah., Yoswita, R., & Sri, A. 2015. Kultivasi dan ekstraksi minyak dari mikroalga Botryococcus braunii dan Nannochloropsis sp. Jakarta: Biologi UNJ Press. Noël, M.-H., & Kawachi, M. 2005. Algal Culturing Techniques. (R. Anderson, Ed.). San Diego, California, USA: Elsevier Academic Press. Osvaldo. Z.S., S, P. P., & Faizal, M. 2012.Pengaruh Konsentrasi Asam dan Waktu Pada Proses Hidrolisis dan Fermentasi Pembuatan Bioetanol dari
50 Alang-Alang. Jurnal Teknik Kimia. 18(2):52–62. Pangentasari, D. 2014. Pemanfaatan kulit buah kopi (Coffea robusta) sebagai sumber nutrien dalam kultur Spirullina sp [Skripsi] Universitas Lampung. Praharyawan, S., & Putri, A. 2017. Optimasi Efisiensi Flokulasi pada Proses Panen Mikroalga Potensial Penghasil Biodiesel dengan Flokulan Ion Magnesium. Hal. 88-89. Praharyawan, S., Rahman, D. Y., & Susilaningsih, D. 2016. Characterization of Lipid Productivity and Fatty Acid Profile of Three Fast-Growing Microalgae Isolated from Bengkulu for Possible Use in Health Application. The Journal of Tropical Life Science. 6(2):79–85. Qaishum, F., Amri, A., & Utami, S. P. 2015. Hidrolisis Mikroalga Tetraselmis chuii Menjadi Glukosa Menggunakan Solvent H2SO4 Dengan Variasi Waktu Hidrolisis. JOM FTEKNIK. 2(1):1–5. Qalsum, U., Diah, A.W.M., Supriadi. 2015. Analisis Kadar Karbohidrat, Lemak dan Protein dari Tepung Biji Mangga (Mangifera indica L) Jenis Gadung. Jurnal Akademi Kimia. 4(4):168-174. Rakhmawati, P. 2017. Pengaruh Intensitas Cahaya dengan Siklus Gelap Terang terhadap Produktivitas Lipid dan Karakteristik Biodiesel dari Mikroalga LIPI LBB13-AL045 [skripsi]. Tangerang (ID): Fakultas Ilmu Hayati Universitas Surya. Samudera. S. M., & Tatang Sopandi. 2020. Kandungan Protein, Lemak, dan Karbohidrat pada Biomassa Spirulina platensis yang Kultivasi pada Media Berbasis Kotoran Burung Puyuh. Stigma. 13(12):22-28. Sani, R. N., Nisa, F. C., Andriani, R. D., & Maligan, J. M. 2014. Analisis Rendemen dan Skrining Fitokimia Ekstrak Etanol Mikroalga Laut (Tetraselmis chuii). Jurnal Pangan Dan Agroindustri. 2(2):121–126. Sari. S. J., Shinta. E., & Sri R. M. 2018. Pembuatan Bioetanol dari Mikroalga Limbah Cair Kelapa Sawit dengan Variasi Konsentrasi Ragi menggunakan Saccharomyces cerevisiae. Jom FTEKNIK. 5(1):1-6. Silaban, B.M.J. 2017. Optimasi fermentasi produksi etanol dari nira silawan (Borassus flabellifer) menggunakan mikroorganisme Saccharomyces cerevisiae dan Pichia stipites dengan respon surface methodology [skripsi]. Surabaya (ID): Fakultas Teknologi Industri. Sri. R. 2011. Hidrolisis Pati Ubi Jalar Kuning menjadi Glukosa Secara Enzimatis. Jurnal Teknik Kimia. 5(2):417-418.
51 Suhartati, T. 2013. Dasar-dasar spektrofotometri UV-Vis dan Spektrofotometri massa untuk penentuan struktur senyawa organik. Lampung: CV. Anugrah Utama Raharja. Vahabisani, A., Omid, T., Abdolreza, K., Azadeh, P. 2015. The Influence of Acid Hydrolysis on Carbohydrate extraction from biomass of microalga C. culgaris. Iran: University of Tehran. Widayat, & Hadiyanto. 2015. Pemanfaatan limbah cair industry tahu untuk produksi biomassa mikroalga Nannochloropsis sp. sebagai bahan baku biodiesel. Reaktor. 15(4):253-260. Widianingsih, A., Ridho, R. Hartati., & Harmoko. 2008. Kandungan Nutrisi Spirulina platensis yang Dikultur pada Media yang Berbeda. Ilmu Kelautan. 13(3):167–17. Widiyanto, A., Susilo, B., & Yulianingsih, R. 2014. Studi Kultur Semi-Massal Mikroalga Chlorella sp Pada Area Tambak Dengan Media Air Payau ( Di Desa Rayunggumuk , Kec . Glagah , Kab . Lamongan ). Jurnal Bioproses Komoditas Tropis. 2(1):2–8. Xiang, Q. 2003. Heterogenous aspects of acid hydrolysis of a-cellulose applied biochemistry and biotechnology. USA (ID): Auburn University.
52
53 DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1. Komposisi dan pembuatan Media AF6-Modifikasi 1.1 Komposisi media AF6-Modifikasi 1.2 Pembuatan media AF6-Modifikasi Media AF6-Modifikasi dibuat dengan beberapa komposisi bahan seperti 140 mg NaNO3, 29,4 mg MgSO4.H2O, 62 mg (NH4)2SO4, 10 mg K2HPO4, 500 mg NaHCO3, 1 mg Fe Citrate, 20 mg KH2PO4, 2 mg C6H8O7. Bahan tersebut dimasukkan ke dalam botol scott yang sudah disterilkan, kemudian dicampurkan dengan akuades steril sebanyak 1000 ml. Setelah itu, pengadukan dilakukan menggunakan magnetic stirrer agar semua bahan terhomogenisasi. Media disiapkan untuk sterilisasi pada suhu 121 o C selama 15 menit dan setelah di sterilisasi media didinginkan. Bahan Jumlah Keterangan NaNO3 140 mg Setiap bahan ditimbang dan dimasukkan ke dalam satu botol scott ukuran 1000 ml dan dihomogenisasi dengan air sebanyak 1000 ml. MgSO4.H2O 29,4 mg (NH4)2SO4 62 mg K2HPO4 10 mg NaHCO3 500 mg Fe Citrate 1 mg KH2PO4 20 mg C6H8O7 2 mg
54 Lampiran 2. Nilai Optical Density (OD) Choricystis sp. (LIPI-LBB13-045) Waktu pengamatan (hari) Kepadatan Sel (nm) 0 0,121 1 0,294 2 0,588 3 0,875 4 0,978 5 1,404 6 1,284 7 1,273 8 1,232 9 1,195 10 1,169
55 Lampiran 3. Hasil uji ANOVA tahap penelusuran rentang optimum
56 Lampiran 4. Hasil uji ANOVA tahap kondisi optimum menggunakan CCD
57 Lampiran 5. Nilai Absorbansi dan perhitungan pengenceran larutan standar glukosa 5.1 Nilai Absorbansi larutan standar glukosa Konsentrasi standar glukosa (ppm) Absorbansi (nm) 0 0 10 0,073 20 0,200 30 0,320 40 0,434 50 0,544 5.2 Perhitungan pengenceran standar glukosa a. 10 ppm V1.N1 = V2.N2 V1. 100 ppm = 100 ml. 10 ppm V1 = = 10 ml b. 20 ppm V1.N1 = V2.N2 V1. 100 ppm = 100 ml. 20 ppm V1 = = 20 ml c. 30 ppm V1.N1 = V2.N2 V1. 100 ppm = 100 ml. 30 ppm V1 = = 30 ml d. 40 ppm V1.N1 = V2.N2 V1. 100 ppm = 100 ml. 10 ppm V1 = = 40 ml e. 50 ppm V1.N1 = V2.N2 V1. 100 ppm = 100 ml. 50 ppm V1 = = 50 ml
58 Lampiran 6. Hasil absrobansi hidrolisis antara dua pelarut Pelarut Biomassa Basah (gr) Variasi Perlakuan Absorbansi Rata-rata (nm) Biomassa Kering (gr) Suhu (o C), x1 Waktu (min), x2 Kons (%), x3 H 2 SO 4 0,2100 121 15 2,0 0,438 0,0388 0,2100 45 60 1,5 0,188 0,0718 0,2100 55 60 1,5 0,122 0,0445 0,2100 65 60 1,5 0,343 0,0496 0,2100 45 60 2,0 0,194 0,0699 0,2100 55 60 2,0 0,192 0,0660 0,2100 65 60 2,0 0,310 0,0502 NaOH 0,2017 70 60 30 0,115 0,0681 0,2011 80 60 30 0,060 0,0768 0,2089 90 60 30 0,094 0,0729 0,2012 70 60 40 0,132 0,0623 0,2019 80 60 40 0,121 0,0664 0,2086 90 60 40 0,119 0,0687
59 Lampiran 7. Hasil absorbansi tahap penelusuran rentang optimum Biomassa Basah (gr) Variabel Bebas Absorbansi Rata-rata (nm) Biomassa Kering (gr) Suhu (o C) Waktu (menit) Kons (% v/v) 0,200 85 50 1,8 0,193 0,0407 2,2 0,304 0,0490 70 1,8 0,154 0,0405 2,2 0,296 0.0489 95 50 1,8 0,147 0,0408 2,2 0,323 0,0477 70 1,8 0,356 0,0471 2,2 0,67 0,0487 90 60 2,0 0,791 0,0400 0,705 0,0402 0,691 0,0400
60 Lampiran 8. Hasil absorbansi hidrolisis menggunakan CCD No. Biomassa Basah (gr) Variabel Bebas Absorbansi Rata-rata (nm) Biomassa Kering (nm) Suhu (o C) Waktu (menit) Kons (% v/v) 1 1,000 94 53,18 2,2 0,363 0,3227 2 1,000 92 60 2,0 0,165 0,2264 3 1,000 94 70 2,2 0,433 0,1298 4 1,000 94 70 1,86 0,172 0,2329 5 1,000 96 80 2,4 0,288 0,2296 6 1,000 92 60 2,4 0,361 0,2475 7 1,000 98 70 2,2 0,504 0,1379 8 1,000 96 80 2,0 0,338 0,1415 9 1,000 94 70 2,2 0,440 0,1293 10 1,000 94 70 2,2 0,464 0,1542 11 1,000 94 86,82 2,2 0,526 0,1198 12 1,000 96 60 2,0 0,335 0,1512 13 1,000 94 70 2,2 0,461 0,2737 14 1,000 91 70 2,2 0,419 0,3730 15 1,000 92 80 2,0 0,226 02356 16 1,000 94 70 2,54 0,499 0,1832 17 1,000 92 80 2,4 0,257 0,2284 18 1,000 94 70 2,2 0,457 0,1502 19 1,000 96 60 2,4 0,172 0,1309 20 1,000 94 70 2,2 0,451 0,1324
61 Lampiran 9. Perhitungan persen glukosa tahap kondisi optimum dengan CCD Y = bx – a = 0,1176x – 0,0386 (r2 ) = 0,9992 Contoh salah satu perhitungan persen glukosa:  Suhu 94o C, waktu 53,18 menit, konsentrasi H2SO4 2,2% (Nomor 1)  Y = bx – a 0,363 = 0,1176x – 0,0386 0,363 + 0,0386 = 0,1176x x = x = 3,4146 ppm x FP (60) = 204,876 ppm  Bobot karbohidrat 204,876 mg = x mg 1 L 0,45 L x = 92,1942 mg = 0,0921 gram  Total biomassa = bobot karbohidrat + bobot sisa biomassa = 0,0921 gram + 0,3227 gram = 0,4148 gram  Kadar gula total = bobot karbohidrat x 100% total biomassa = 0,0921 gram x 100% 0,4148 gram = 22,21%  Suhu 94o C, waktu 70 menit, konsentrasi H2SO4 2,2% (Nomor 20)  Y = bx – a 0,451= 0.1176x – 0,0386 0,451 + 0,0386 = 0,1176x x = x = 4,1632 ppm x FP (60) = 249,792ppm  Bobot karbohidrat 249,792mg = x mg 1 L 0,45 L
62 x = 112,4064 mg = 0,1124 gram  Total biomassa = bobot karbohidrat + bobot sisa biomassa = 0,1124 gram + 0,1324 gram = 0,2448 gram  Kadar gula total = bobot karbohidrat x 100% total biomassa = 0,1124 gram x 100% 0,2448 gram = 45,92 %
63 Lampiran 10. Perhitungan standar deviasi hasil CCD Kadar glukosa (ppm) Rata-rata Kadar glukosa (nm) Simplo Duplo SD 1217.8218 1302.1782 1260 59.6489825 613.19 595.2475 604.21875 12.6872634 2192.0792 2104.1584 2148.1188 770.458176 213.8614 180.594 197.2277 23.5236041 570.297 1040.7921 805.54455 70.570671 2007.9208 1908.1188 1958.0198 70.570671 1063.3663 1046.7327 1055.0495 11.7617314 1449.5049 1622.9703 1536.2376 122.658561 2233.6633 2151.6831 2192.6732 57.9687553 2376.2376 2382.1782 2379.2079 4.20063854 1060.66 1039.6039 1050.13195 14.8889111 243.5643 233.6633 238.6138 7.00106424 2358.4158 2376.2376 2367.3267 12.6019156 1479.207 1491.0891 1485.14805 8.40191348 736.6336 671.2871 703.96035 46.2069533 861.386 825.7425 843.56425 25.2037606 691.0891 2091.0891 1391.0891 989.949494 2334.6534 2310.891 2322.7722 16.8025542 641.5841 665.3465 653.4653 16.8025542 2299.0099 2316.8316 2307.92075 12.6018449
64 Lampiran 11. Kurva standar larutan glukosa metode fenol-sulfat
65 Lampiran 12. Dokumentasi Penelitian 12.1 Instrumentasi Penelitian Sentrifuge HITACHI CR 2IGIII Hot plate Pipet volum Spektrofometer UV-VIS Timbangan analitik Laminar air flow
66 12.2 Kegiatan Penelitian Proses Kultivasi Proses Hidrolisis Proses analisis metode fenol-sulfat Hasil panen setelah kultivasi Biomassa hasil panen Supernatan hasil hidrolisis
67 BIODATA MAHASISWA IDENTITAS PRIBADI Nama Lengkap : Hana Nurbaiti Sobihah Hapsin Tempat Tanggal Lahir : Kuningan, 27 Mei 1996 NIM : 11140960000064 Anak ke : 1 dari 4 bersaudara Alamat Rumah Jl. Raya Luragung-Cibingbin Ds. Cileuya RT/RW 002/001 Kec. Cimahi Kab. Kuningan. Jawa Barat. Telp/HP : 089647655731 Email : hanawilsa11@gmail.com Hobby/ Keahlian (Softskill) : Membaca PENDIDIKAN FORMAL Sekolah Dasar : SD Negeri 01 Cileuya, Kuningan Jabar Lulus tahun 2008 Sekolah Menengah Pertama : SMP Negeri 02 Cimahi, Kuningan Jabar Lulus tahun 2011 Sekolah Menengah Atas : SMA Negeri 01 Luragung, Kuningan Jabar Lulus tahun 2014 Perguruan Tinggi : UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Masuk tahun 2014 PENDIDIKAN NON FORMAL
68 Kursus/Pelatihan 1. Keselamatan Kerja di Lab : No. Sertifikat - 2. Pelatihan K3 : No. Sertifikat - PENGALAMAN ORGANISASI 1. Himpunan Mahasiswa Kimia (HIMKA) Jabatan staff Informasi dan Komunikasi Tahun 2014 s/d 2015 2. Himpunan Mahasiswa Kimia (HIMKA) Jabatan Koor Informasi dan Komunikasi Tahun 2015/2016 3. Ikatan Pemuda Pelajar Mahasiswa Kuningan (IPPMK) Jabatan staff departemen Sosial Tahun 2017 4. Dewan Eksekutif Mahasiswa Tingkat Fakultas (DEMA-F) Jabatan staff departemen Komunikasi dan Informasi Tahun 2017 PENGALAMAN KERJA 1. Praktek Kerja Lapangan (PKL) : PT. Pupuk Kujang Cikampek/ Januari 2017 - Februari 2017 Judul PKLPemanfaatan Limbah Bahan Baku Pupuk Organik Sebagai Bahan Campuran Pupuk Cair. 2. Penelitian : Pusat Penelitian Boteknologi, LIPI/ Oktober 2017 – Mei 2018 Judul Optimasi Hidrolisis pada biomassa Choricystis sp. dengan variasi konsentrasi asam, suhu, dan waktu Menggunakan Response Surface Method (RSM)
69

HANA NURBAITI SOBIHAH HAPSIN-SKR.pdf

Recommandé

Contenu connexe

Similaire à HANA NURBAITI SOBIHAH HAPSIN-SKR.pdf(20)

Dernier(20)

HANA NURBAITI SOBIHAH HAPSIN-SKR.pdf