Analisis Absorbansi Erionyl Blue Berbasis AI dan Synthetic Data pada Kuvet Kuarsa dan Akrilik

Abstrak

Penggunaan spektrofotometer UV-Vis dalam penentuan absorbansi merupakan teknik dasar namun memiliki peran krusial dalam industri tekstil, khususnya terkait kontrol kualitas proses pewarnaan. Perkembangan teknologi big data dan artificial intelligence (AI) membuka peluang untuk meningkatkan presisi analisis spektrofotometri melalui pengolahan data yang lebih masif, akurat, dan adaptif. Penelitian ini membandingkan kinerja dua jenis material kuvet yaitu kuarsa dan akrilik pada pengukuran absorbansi zat warna sintetik Erionyl Blue. Sampel diukur pada enam variasi konsentrasi dengan sepuluh pengulangan, menghasilkan 120 data yang kemudian dianalisis dengan pendekatan statistik konvensional (ANOVA two-way with replication) serta diperkaya melalui AI-assisted data profiling untuk melihat pola mikrovariansi. Hasil ANOVA menunjukkan terdapat perbedaan signifikan antara penggunaan kuvet kuarsa dan akrilik (p < 0,0001). Namun, model AI profiling mengindikasikan effect size perbedaan tersebut sangat kecil (<1.5%), sehingga tidak memberikan dampak praktis terhadap interpretasi absorbansi. Dengan demikian, kuvet akrilik dapat digunakan sebagai alternatif ekonomis dalam kegiatan akademik dan laboratorium pendidikan, terutama pada skenario yang membutuhkan volume pengukuran besar (high-throughput).