Klasifikasi Cepat dan Non-Destruktif Bubuk Biji Kakao Berdasarkan Tingkat Fermentasi Menggunakan Near Infrared Reflectance Spectroscopy

Rita Zahara, Agus Arip Munawar, Zulfahrizal Zulfahrizal

Abstract


Abstrak.  

Kakao merupakan salah satu komoditas perkebunan andalan di Provinsi Aceh. Hampir keseluruhan areal perkebunan kakao adalah perkebunan rakyat. Biji kakao dari perkebunan rakyat cenderung masih bermutu rendah yang disebabkan oleh pengolahan pascapanen yang kurang baik seperti masalah fermentasi biji kakao. Penjaminan mutu biji kakao melalui pengembangan metode pendugaan mutu yang cepat dan akurat menjadi kata kunci, peningkatan daya saing ekspor biji kakao Indonesia ditingkat dunia. Sampel biji kakao mentah varietas lindak. Sampel dibuat dalam  bentuk bubuk sebanyak 44 sample (10 gr per sampel) dengan penggunaan alat NIRS FT-IR IPTEK T-1516. Klasifikasi data spektrum menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dengan tiga  pretreatment spektrum yaitu: de-trending, mean normalization dan standart normal variate. Hasil penelitian diperoleh yaitu Panjang gelombang 1910-2170 nm merupakan, panjang gelombang yang relevan untuk menduga procyanidin pada bubuk biji kakao. Penambahan pretreatment mampu memperbaiki tampilan puncak penanda procyanidin pada spektrum bubuk biji kakao, PCA tanpa pretreatment tidak mampu mengklasifikasi bubuk biji kakao berdasarkan tingkat fermentasi sedangkan dengan bantuan pretreatment mampu mengklasifikasi dengan tingkat keberhasilan diatas 85%, Pretreatment terbaik dalam meningkatkan kinerja PCA dalam klasifikasi bubuk biji kakao berdasarkan tingkat fermentasi yaitu SNV dengan tingkat keberhasilan  97,72 %.

Abstract.

Cocoa is one Aceh’s most  samples were beans plantation commodities. Most of cocoa belong to the small holder estates. Unfortunately cocoa beans owned by the locals, tend to have low quality as a result of poor postharvest management, such as a cocoa beans fermentation related issue. The assurance of cocoa beans quality through a rapid and accurate estimate method development will be a key in the efforts to promote global export competitions of Indonesia’s cocoa beans. The following sample is raw cocoa beans of lindak variety. Samples were made in the form of cocoa powder with a total of 44 samples (10 gr per samples) using an instrument of NIRS FT-IR IPTEK T-1516. The spectrum data classification uses the Principal Component Analysis  (PCA) three spectrum pretreatment, namely de-trending , mean normalization and standard normal variate. The result show that wavelength range of1910-2170 nm were considered as relevant wavelengths  to predict procyanidin on cocoa seed powder. The addition of the pretreatment will fix procyanidin peak performance on the cocoa beans powder based on the fermentation level of success over 85%. The best pretreatment to increase the PCA permonce classifying the cocoa beans powder according to fermentation level is SNV and the level of success is 97,72%.

Keywords


Keywords


Bubuk Biji Kakao; NIRS; Pretreatment; PCA; Cocoa Powder.

Full Text:

PDF

References


Cen, H., He, Y. 2007. Theory and Application of Nea Inrfrared Reflectance Spectroscopy in Determination of Food Quality. J. Trends In Food Sci & Technol 18: 72-83.

Dinas Perkebunan. 2014. Statistik Dinas Perkebunan Aceh, Banda Aceh.

Munawar, A. A. 2008. Non-destructive Inner Quality Prediction in Intact Mangos with NIRS Method (Thesis). George-August University, Goettingen.

, A. A. 2014. Multvariate Analysis and artificial Neural Network Appoaches of Near Infrared Spectroscopic Data for Non-Destructive Quality Atributes Prediction of Mango (Disertasi). Georg-August University, Goettingen.

Zulfahrizal. 2014. Pengembangan Metode Pengukuran Nondestruktif Untuk Menentukan Mutu dan Fermentasi Biji Kakao Utuh Menggunakan Nir Spectroscopy (Disertasi). Institut Pertanian Bogor, Bogor .


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


 


JIM Agribisnis|JIM Agroteknologi|JIM Peternakan|JIM Teknologi Hasil Pertanian|JIM Teknik Pertanian|
JIM Ilmu Tanah|JIM Proteksi Tanaman|JIM Kehutanan


E-ISSN: 2614-6053 2615-2878 Statistic Indexing | Citation


Alamat Tim Redaksi:
Fakultas Pertanian,Universitas Syiah Kuala
Jl. Tgk. Hasan Krueng Kalee No. 3, Kopelma Darussalam,
Banda Aceh, 23111, Indonesia.
Email:jimfp@unsyiah.ac.id