Prediksi Chilling Injury Dan Mutu Internal Mangga Cv Arumanis Selama Penyimpanan Dingin Secara Nondestruktif Menggunakan Near Infrared Spectroscopy (Nirs).
PREDIKSI CHILLING INJURY DAN MUTU INTERNAL BUAH
MANGGA CV ARUMANIS SELAMA PENYIMPANAN
DINGIN SECARA NONDESTRUKTIF MENGGUNAKAN
NEAR INFRARED SPECTROSCOPY (NIRS)
YUNISA TRI SUCI
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Prediksi Chilling Injury
dan Mutu Internal Buah Mangga cv Arumanis selama Penyimpanan Dingin secara
Nondestruktif menggunakan Near Infrared Spectroscopy (NIRS) adalah benar
karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam
bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal
atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain
telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir
tesis ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Agustus 2015
Yunisa Tri Suci
F152130041
RINGKASAN
YUNISA TRI SUCI. Prediksi Chilling Injury dan Mutu Internal Mangga cv
Arumanis selama Penyimpanan Dingin secara Nondestruktif menggunakan Near
Infrared Spectroscopy (NIRS). Dibimbing oleh I WAYAN BUDIASTRA dan Y
ARIS PURWANTO.
Penyimpanan dingin merupakan slah satu metode yang digunakan untuk
memperpanjang umur simpan mangga. Walaupun penyimpanan pada suhu rendah
menyebabkan buah mengalami cilling injury (CI). Mendeteksi CI symptom pada
buah mangga sebelum terjadinya CI ini merupakan salah satu studi yang menarik
pada bidang pascapanen.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi CI dan mutu internal
buah mangga cv Arumanis selama penyimpanan secara non destruktif dengan NIRS.
Tujuan khususnya yaitu (1) mengembangkan model kalibrasi NIR untuk
memprediksi CI dan perubahan mutu mangga Arumanis berdasarkan perubahan
TPT, kadar asam, kekerasan, dan rasio gula asam dengan metode PLS, (2)
menggolongkan buah mangga Arumanis berdasarkan mutu internal selama
penyimpanan dingin (suhu rendah) dengan NIRS dan analisis PCA, (3)
menggolongkan mangga yang baru dipanen dengan mangga yang terkena chilling
injury menggunakan metode PCA dan Mahalonobis Distance.
Buah mangga dengan umur petik 75 dan 90 HSBM disimpan selama 22 hari
di cold storage dengan suhu 13 oC dan 8 oC sebanyak 182 buah. Pengambilan data
spektrum NIR menggunakan NIRFlex fiber optic solid N-500 dilakukan pada buah
mangga yang baru dipanen dan buah mangga yang disimpan selama 22 hari dengan
pengambilan data 2 hari sekali. Parameter mutu buah mangga yang diamati adalah
TPT, kekerasan, ion leakage, total asam, dan susut bobot. Prediksi mutu internal
mangga cv Arumanis menggunakan metode partial least square (PLS) dengan
pengolahan data spektrum seperti normalisasi, standard normal variate (SNV),
turunan (dg1), dan kombinasi turunan dengan normalisasi (dg1N01). Penggolongan
mangga menggunakan metode principal component analysis (PCA) dengan
pengolahan data spektrum mean normalization dan smoothing. Ketepatan dan
ketelitian metoda NIR dalam memprediksi mutu internal mangga Arumanis dikaji
dari koefisien korelasi (r), bias, standard error of calibration set (SEC), standard
error of validation set (SEP), coefficient of variation (CV), dan residual predictive
deviation (RPD).
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa NIRS dapat memprediksi
kandungan fisikokimia mangga Arumanis seperti TPT dengan model kalibrasi
terbaik menggunakan pengolahan data spektrum normalisasi menunjukkan nilai r,
SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.98, 1.05 oBrix, 3.65; untuk total asam
menggunakan pengolahan data spektrum dg1 dengan nilai r, SEP, dan RPD
berturut-turut adalah 0.83, 0.17%, 1.27; susut bobot menggunakan pengolahan data
spektrum SNV dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.95, 1.22%
2.75; kekerasan menggunakan pengolahan data spektrum SNV dengan nilai r, SEP,
dan RPD berturut-turut adalah 0.94, 4.2 N, 2.11; rasio gula asam menggunakan
pengolahan data spektrum dg1N01 dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut
adalah 0.94, 5.5, 1.97; dan prediksi CI menggunakan pengolahan data spektrum
NIR dg2N01 dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.86, 0.05, 1.12.
Metoda NIRS dengan analisis PCA, pengolahan data spektrum Mean
Normalization dan Smoothing dan MD dapat menggolongkan mangga yang baru
dipanen (H0) dengan mangga yang telah disimpan dingin selama 12 dan 22 hari
(H12 dan H22) berdasarkan mutu internalnya dengan tingkat akurasi 87%. Metode
NIRS dapat mendeteksi CI mangga Arumanis selama penyimpanan dingin dan
NIRS dengan analisis PCA dan MD setelah dilakukan pengolahan data spektrum
Mean Normalization dan Smoothing dapat menggolongkan mangga yang baru
dipetik (H0) dengan mangga yang yang telah terkena chilling injury (H6) dengan
akurasi 90%.
Kata kunci: chilling injury, mahalanobis distance, NIRS, PLS, PCA
SUMMARY
YUNISA TRI SUCI. Nondestructive Prediction of Chilling Injury and Internal
Quality of Arumanis Mango during Cold Storage using Near Infrared Spectroscopy
(NIRS). Supervised by I WAYAN BUDIASTRA and Y ARIS PURWANTO.
Cold storage is common method to extend postharvest life of mangoes fruit.
However, storage at low temperature may cause mango fruit experiences chilling
injury. Detecting chilling injury (CI) symptoms of mango fruit before the fruit
experiences chilling injury is one of interesting study in postharvest field.
The aim of this study was to predict the CI and quality of Arumanis mango
fruits during storage nondestructively using NIR spectroscopy. The specific
objectives of this research were (1) to develop NIR calibration models to predict CI
and changes quality of Arumanis mango based on TPT, acidity, firmness, and ratio
of sugar acid using PLS method, (2) to classify Arumanis mango based on internal
quality during cold temperature by NIRS and PCA analysis, (3) to classify freshly
harvested mangoes and exposed to chilling injuried mangoes using PCA and
Mahalonobis Distance.
The 182 mango fruits at picking time 75 and 90 (DAFB) were stored at
temperature storage of 13 ° C and 8 ° C during 22 days. Reflectances of mango at
harvest date (H0) and during storage were measured by using NIRflex fiber optic
solid Spectrometer at wavelengths of 1000-2500 nm, followed by measurement of
physico chemical properties of mango (total soluble solid, total acid, TSS-acid ratio,
firmness, ion leakage and weight loss). Data collection was carried out every two
days. Partial least square (PLS) and some data treatments of NIR spectrum were
performed to predict internal quality of Arumanis mango. Correlation coefficient
(r), bias, standard error of calibration set (SEC), standard error of validation set
(SEP), coefficient of variation (CV), and residual predictive deviation (RPD) were
used as statistical parameters to evaluate the resulted prediction model.
Unsupervised Principal component analysis (PCA) and data treatments of NIR
spectrum were performed to classify the mango fruits based on internal quality
during storage and chilling injury symptoms and Mahalanobis distance was used to
validate the results.
The results show that NIRS could predict soluble solid content of Arumanis
mango with r value of 0.98 and SEP of 0.98 oBrix, and RPD of 3.65 using
normalized spectral data treatment; total acid value with r of 0.83 and SEP of
0.17 % and RPD of 1.27 using spectral data treatment dg1; weight loss value of r
of 0.95 and SEP 1.22 and RPD of 2.75 using SNV spectral data treatment; firmness
value with r of 0.94, SEP 4.2, and RPD of 2.11 using SNV spectral data treatment;
TSS acid ratio value with r of 0.94, SEP of 5.5, and RPD of 1.97 using spectrum
data treatment dg1N01; and CI value with r of 0.86, SEP of 0.05, and RPD of 1.12
with spectrum data treatment dg2N01. The decreased in reflectance of mango fruits
during storage indicated the increase of TSS, TSS-acid ratio, and weight loss
increased during storage as total acid and firmness decreased. NIRS and PCA
analysis with pretreatment of quantile normalization and smoothing, and
mahalanobis distance parameter could classify mango of 0, 12 and 22 days of
storage based on its internal quality with accuracy of 87 %. NIR could be used to
detect and classify chilling injury mango fruit nondestructively, PCA and
mahalanobis distance parameter could classify pre stored mangoes (0 day of
storage) and chilling injured mangoes (6 days of storage) with accuracy of 90%.
Keywords: chilling injury, mahalanobis distance, NIRS, PLS, PCA
© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2015
Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau
menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan,
penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau
tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB
Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini
dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB
PREDIKSI CHILLING INJURY DAN MUTU INTERNAL
BUAH MANGGA CV ARUMANIS SELAMA PENYIMPANAN
DINGIN SECARA NON DESTRUKTIF MENGGUNAKAN
NEAR INFRARED SPECTROSCOPY (NIRS)
YUNISA TRI SUCI
Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Magister Sains
pada
Program Studi Teknologi Pascapanen
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
Penguji pada Ujian Tesis : Dr Slamet Widodo, STP, M.Sc
Judul Tesis : Prediksi Chilling Injury dan Mutu Internal Buah Mangga cv
Arumanis selama Penyimpanan Dingin secara Nondestruktif
menggunakan Near Infrared Spectroscopy (NIRS)
Nama
: Yunisa Tri Suci
NIM
: F152130041
Disetujui oleh
Komisi Pembimbing
Dr Ir I Wayan Budiastra, MAgr
Ketua
Dr Ir Y Aris Purwanto, M.Sc
Anggota
Diketahui oleh
Ketua Program Studi
Teknologi Pascapanen
Dekan Sekolah Pascasarjana
Prof Dr Ir Sutrisno,MAgr
Dr Ir Dahrul Syah, MSc Agr
Tanggal Ujian:
5 Agustus 2015
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas
segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang
dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Oktober 2014 ini adalah
deteksi mutu dengan NIRS, dengan judul Prediksi Chilling Injury dan Mutu
Internal Buah Mangga cv Arumanis selama Penyimpanan Dingin secara Nondest
ruktif menggunakan Near Infrared Spectroscopy (NIRS).
Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir I Wayan Budiastra, MAgr
dan Bapak Dr Ir Y Aris Purwanto, MSc selaku pembimbing telah banyak memberi
saran dan meluangkan waktunya untuk penulis. Bapak Dr Slamet Widodo, STP,
MSc dan Dr Ir Wawan Hermawan, MS selaku penguji ujian tesis yang telah banyak
memberikan masukan terhadap karya ilmiah ini. Penulis juga mengucapkan terima
kasih kepada Ketua PS dan seluruh Dosen Teknologi Pascapanen, Ibu Rusmawati
dan Bapak Ahmad Mulyatullah atas segala dukungan dan layanan dalam
pelaksanaan kuliah dan penelitian. Serta terima kasih penulis untuk Bapak Sulyaden
dan Baskara Edi Nugraha dari Lab. TPPHP atas semangat dan bantuannya selama
penelitian.
Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada kedua orang tua Bapak
Mawardi dan ibu Yusmaniar dan seluruh keluaraga atas dukungan, semangat,
nasehat dan doa yang terus diberikan, terima kasih kepada Tri Yulni dan
Wendianing Putri L yang senantiasa menemani ketika penelitian serta mas Waqif,
Nurul, Lista, Fiya, kak Sri dan seluruh teman-teman TPP 13 atas segala doa,
semangat, sharing ilmunya dan kasih sayangnya. Rekan seperjuangan Noneng Fahri,
Sari, kakak Sri Agustina dan Kakak Nur Arifia terima kasih atas sharing ilmunya.
Tak lupa pula terima kasih penulis ucapkan kepada sahabat BFForever dan Ifan
Okcant Nedi atas dukungan dan semangat yang telah diberikan. Semoga karya
ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Agustus 2015
Yunisa Tri Suci
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
v
DAFTAR GAMBAR
v
DAFTAR LAMPIRAN
vi
1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Perumusan Masalah
Tujuan Penelitian
Manfaat Penelitian
1
1
3
3
3
2 TINJAUAN PUSTAKA
Mangga
Panen dan Pascapanen Mangga
Penyimpanan Mangga
Perubahan Sifat Fisikokimia selama Penyimpanan
Teknologi Near Infrared Spectroscopy (NIRS)
Kemometrik
Aplikasi NIRS di Bidang Pertanian
4
4
6
7
8
9
11
12
3 METODE
13
Waktu dan Lokasi
13
Bahan
14
Alat
14
Prosedur Penelitian
14
Pengukuran Parameter Mutu
16
Metode Pengelompokan Buah Mangga selama Penyimpanan dengan PCA21
Penggolongan dengan Mahalanobis Distance (MD)
22
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
22
Sifat Fisikokimia Mangga Arumanis selama Penyimpanan
22
Gejala Chilling Injury pada Mangga Arumanis
25
Karakteristik Spektrum Mangga Arumanis
27
Prediksi Mutu Internal Mangga Arumanis selama Penyimpanan dengan
NIRS
29
Pengelompokan Mangga berdasarkan Mutu Internal selama Penyimpanan
secara Nondestruktif dengan Near Infrared Spectroscopy (NIRS)
35
Penggolongan Mutu Internal berdasarkan Mahalanobis Distance (MD) 40
Pengelompokan Mangga berdasarkan Chilling Injury
41
Penggolongan Mangga yang Dipanen dan yang Terkena Chilling Injury
berdasarkan Mahalanobis Distance (MD)
42
5 KESIMPULAN DAN SARAN
44
DAFTAR PUSTAKA
44
LAMPIRAN
52
DAFTAR TABEL
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Sifat fisika dan kimia daging buah beberapa varietas mangga
4
Kandungan nutrisi mangga per 165 gram
5
Penggolongan ukuran buah mangga Arumanis
7
Interpretasi koefisien determinasi
19
Laju perubahan ion leakage mangga yang disimpan pada suhu suhu 8 oC
dan 13oC
28
Analisis statistik data mutu internal dalam buah mangga Arumanis
selama penyimpanan
29
Deskripsi statistik persamaan kalibrasi dan validasi pada perlakuan
30
Perubahan kandungan fisikokimia mangga selama penyimpanan
37
Parameter untuk menghitung nilai MD
39
Nilai PC masing-masing sampel yang digolongan
40
Hasil validasi penggolongan mangga dengan MD
41
Parameter menghitung nilai MD
43
Nilai PC masing-masing sampel yang digolongkan
43
Hasil validasi penggolongan mangga berdasarkan Chilling Injury dengan
MD
43
DAFTAR GAMBAR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Mangga Arumanis
Tipe penyerapan NIR pada berbagai lokasi komposisi
Reaksi gelombang NIR dengan Partikel padat didalam sampel
diagram alir penelitian
NIRFlex N-500 fiber optic solid
Refraktometer dan posisi pengambilan TPT
Rheometer model CR 300 DX-L
Proses kalibrasi dan validai
Pengolongan mangga berdasarkan lama simpan
Perubahan susut bobot mangga Arumanis selama penyimpanan
Perubahan TPT mangga selama Penyimpanan
Perubahan total asam mangga selama penyimpanan
Perubahan rasio gula asam selama penyimpanan
Perubahan kekerasan mangga selama penyimpanan
Perubahan ion leakage mangga selama penyimpanan
Gejala CI mangga yang disimpan 4 hari pada suhu 8 oC dan 13 oC
Spektrum original mangga selama penyimpanan
Plot kalibrasi dan validasi TPT terbaik menggunakan pengolahan data
spektrum NIR dengan Normalisasi 0-1
6
10
11
15
16
16
17
20
21
23
24
24
24
25
26
27
28
31
19 Plot kalibrasi dan validasi total asam terbaik menggunakan pengolahan
data spektrum NIR dengan Dg1
32
20 Plot kalibrasi dan validasi kekerasan terbaik menggunakan pengolahan
data spektrum dengan SNV
32
21 Plot kalibrasi dan validasi susut bobot terbaik menggunakan pengolahan
spektrum dengan SNV
33
22 Plot kalibrasi dan validasi rasio gula asam terbaik dengan pengolahan
data spektrum NIR menggunakan dg1N01
35
23 Plot kalibrasi dan validasi Laju IL terbaik dengan pengolahan data
spektrum NIR menggunakan dg2N01
35
24 Penggolongan mangga selama penyimpanan tanpa pengolahan data
spektrum NIR
36
25 Penggolongan mangga selama penyimpanan pengolahan data spektrum
NIR menggunakan MN dan SA
36
26 Spektra mangga baru dipetik (H0), 12 hari penyimpanan (H12) dan 22 hari
penyimpanan (H22)
38
27 Penggolongan mangga H0, H12, H22 tanpa pengolahan data spektrum.
38
28 Penggolongan mangga H0, H12, H22 dengan pengolahan data spektrum
MN dan SA
38
29 Penggolongan mangga setelah dirata-ratakan tanpa pengolahan data
spektrum NIR MN
38
30 Penggolongan mangga setelah dirata-ratakan tanpa pengolahan data
spektrum NIR
39
31 Penggolongan CI berdasarkan lama simpan tanpa pra perlakuan
39
32 Penggolongan CI berdasarkan lama simpan denganpengolahan data
spektrum NIR
41
1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Indonesia merupakan salah satu produsen mangga yang menonjol di dunia
selain India, China, Thailand, Filipina, Pakistan, dan Meksiko dengan negara tujuan
ekspor Taiwan, Hongkong, dan negara-negara Timur Tengah. Total volume ekspor
mangga Indonesia tahun 2012-2013 sebanyak 4684 ton dengan nilai ekspor 6.28
juta US$ (Ditjen Pengolahan dan Pemasaran Hasil Pertanian 2014). Salah satu
mangga komersial yang dikembangkan untuk komoditas ekspor adalah mangga
Arumanis. Kultivar jenis ini tidak dimiliki oleh negara produsen mangga di dunia
seperti Meksiko, India, Australia, dan negara Amerika Latin lainnya. Dengan ciri
khasnya tekstur yang lembut, daging tebal dan creamy, cita rasa yang khas, dan
hampir tidak berserat. Namun ekspor mangga dari Indonesia relatif rendah
walaupun kecenderungan dari tahun ke tahun meningkat (Utama et al. 2010).
Masalah yang sering terjadi selama ekspor mangga adalah terjadinya
kerusakan selama pengiriman akibat kurangnya penanganan dan penerapan
teknologi pascapanen yang diterapkan. Total kehilangan hasil pada buah mangga
akibat penanganan pascapanen yang kurang tepat dan penerapan teknologi
pascapanen yang masih konvensional diperkirakan mencapai 30% (Carrillo et al.
2000; Shahbaz et al. 2009). Penanganan yang kurang baik mengakibatkan tingginya
laju respirasi dan transpirasi, serta perubahan fisik lainnya selama transportasi yang
menyebabkan mutu buah berangsur-angsur menurun. Selama transportasi terjadi
penurunan mutu eksternal maupun mutu internal buah yang menyebabkan
berkurangnya masa eating periode-nya.
Salah satu penanganan yang diupayakan untuk menjaga kualitas mangga
adalah dengan melakukan penyimpanan pada suhu rendah. Mangga Arumanis
merupakan buah klimaterik yang dipanen pada saat matang fisiologis (green
mature) sehingga pada saat penyimpanan akan mengalami pematangan dan
penuaan. Penyimpanan mangga pada suhu dingin harus memperhatikan suhu
kritisnya, yaitu 13 oC. Penyimpanan di bawah suhu kritis akan menyebabkan
penyakit fisiologis seperti chilling injury (CI).
Deteksi perubahan mutu buah mangga dan CI selama penyimpanan dingin
dilakukan berdasarkan penilaian secara visual dan dapat diketahui setelah buah
mengalami CI. Sedagkan untuk prediksi kualitas internal buah mangga biasanya
dilakukan secara destruktif. Metode ini memiliki kelemahan yaitu kondisi bahan
yang sudah tidak bisa dimanfaatkan lagi, perlu persiapan sampel, menggunakan
bahan kimia, dan hasil yang bervariasi tergantung pada keadaan dan kondisi
masing-masing pemeriksa terhadap mutu buah akibatnya hasil yang diperoleh
kurang seragam, efisiensi berkurang, dan memerlukan waktu lama dan biaya yang
besar (Theanjumpol et al. 2014). Selain itu, terjadinya perubahan internal dan
eksternal mangga Arumanis sulit untuk diprediksi secara fisik selama penyimpanan
karena kenampakan fisik buah yang relatif sedikit berubah. Pengembangan deteksi
CI secara non destruktif merupakan metode yang sedang dikembangkan. Untuk itu
perlu dikembangkan metode secara nondestruktif yang dapat mendeteksi kerusakan
2
buah mangga selama penyimpanan. Salah satu metode yang dewasa ini
dikembangkan adalah metode Near Infrared Spectroscopy (NIRS).
Penggunaan NIR sebagai salah satu metode yang tidak merusak bahan untuk
bahan pangan telah sukses diterapkan pada industri pertanian (Nicolai et al. 2007;
Sanchez 2012; Magwaza et al. 2013). Aplikasi NIR di bidang pertanian seperti
mendeteksi protein, kelembaban, lemak, serta karbohidrat pada biji-bijian dan
tepung. Deteksi kerusakan secara nondestruktif ini memberikan keuntungan yang
besar pada industri karena analisa yang dilakukan lebih sederhana dan dapat
memonitor bahan secara real time, sehingga pemindahan sampel ke laboratorium
dan analisa di laboratorium dapat dihindar sehingga menghemat biaya dan waktu
(Sanchez 2012). Keuntungan lain menggunakan metode NIR untuk mendeteksi
mutu secara tidak merusak adalah dapat menganalisa dengan kecepatan tinggi
(dalam beberapa detik) (Pissard et al. 2012), akurat, tidak menimbulkan polusi,
penggunaan preparat contoh yang sederhana dan tidak menggunakan bahan kimia
(Yan et al. 2009; Pissard et al. 2012).
Penggunaan teknik NIR juga telah dilakukan pada mangga untuk mendeteksi
kematangan dan mutu internalnya seperti dry matter (DM) dengan metode MLR
(multiple linier Regresion) dengan nilai R2= 0.9, SEC = 0.85%, dan bias = 0.39
(Guthrie and Walsh 1997). Schmilovitch et al (2000) memprediksi TPT, total asam,
dan kekerasan mangga cv Tommy Atkins dengan perlakuan terbaik MLR dan
turunan pertama dengan nilai R2 0.93, 0.61, 0.82, dan nilai SEP 1.22, 0.16, dan 7.14,
Watanawan et al. (2014) menyatakan TPT dapat diprediksi dengan NIR dengan
keakuratan 98% menggunakan metode SPSS statistical package dan Scheffe’s
multiple, kekerasan mangga telah diteliti oleh Valante et al. (2009) dengan metode
PLS yang menghasilkan nilai R2 RMSEP, dan bias adalah 0.82, 3.28 dan -0.16 ,
total padatan terlarut dan Dry Matter (DM) dan tahap eating quality (Saranwong et
al. 2001, 2003, 2004) menggunakan metode PLS dan MLR dengan nilai SEP untuk
TPT adalah 0.4 dan nilai R2 dan SEP untuk pati 0.82 dan 0.71. Deteksi cilling injury
mangga Gedong Gincu telah diteliti dengan nilai pH dikalibrasi dengan metode PLS
yang menghasilkan nilai r dan SEP 0.90 dan 0.12 (Purwanto et al. 2012). Principal
component analysis (PCA) telah banyak digunakan untuk analisis spektrum data
NIR. Beghi et al. (2013) telah menggunakan analisa PCA pada karakterisasi buah
zaitun berdasarkan TPT dan kekerasannya dengan NIR. Penggolongan spektrum
buah jeruk Navel berdasarkan TPT (Liu et al. 2009). Zulfahrizal et al. (2013) telah
berhasil membedakan spektrum biji kakao tumpukan dengan individu dan
mendeteksi tingkat fermentasi biji kakao dengan NIR dan analisis PCA. PCA juga
digunakan untuk analisis tingkat kematangan litchi berdasarkan karakteristik dari
atribut kematangan fisiologinya (Rheichel et al. 2010). Pada buah mangga PCA
telah digunakan untuk analisa spektrum NIR untuk penentuan indeks fisiologi
(Scmilovich et al. 2000), mengklasifikasi tingkat kematangan berdasarkan umur
petik (Kienzle et al. 2011 dan 2012), dan klasifikasi mangga berdasarkan varietas
( Jha et al. 2013).
Penggunaan teknik NIR untuk penentuan mutu dan CI mangga cv Arumanis
selama penyimpanan dingin secara nondestruktif belum dilakukan. Oleh karena itu,
prediksi mutu dan penggolongan buah mangga Arumanis selama penyimpanan
dengan cepat dan tidak merusak (non destructive) perlu dilakukan salah satunya
dengan NIR.
3
Perumusan Masalah
Penyimpanan dingin buah mangga merupakan suatu cara memperpanjang
umur simpan selama transportasi dan pemasaran. Perubahan mutu yang terjadi
selama penyimpanan seperti menurunnya kekerasan, perubahan total padatan
terlarut dan keasaman, terjadinya susut bobot, kegagalan untuk matang, kebusukan
dan CI. Selama ini deteksi kerusakan mutu buah dan CI selama penyimpanan
dilakukan secara destruktif dan dinilai secara subjektif yang memiliki beberapa
kelemahan. Untuk itu perlu dikembangkan metode pendeteksian mutu dan CI
secara nondestruktif sehingga mangga dapat dipisahkan antara mangga yang baru
dipanen dengan mangga yang telah disimpan dan terkena CI. Pendeteksian
kerusakan mutu buah dan CI selama penyimpanan ini dapat dideteksi dengan
menggunakan metode nondestruktif dengan NIR spectroscopy. Metode
nondestruktif dengan NIR spectroscopy dapat digunakan untuk mendeteksi
senyawa kimia bahan yang mengandung ikatan C-H, N-H, S-H, atau O-H.
Parameter yang berhubungan dengan penurunan mutu selama penyimpanan seperti
kadar air, perubahan warna, ion leakage, kandungan asam, TPT, dan kekerasan
dapat deteksi dengan NIR spectroscopy.
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi mutu internal buah
mangga cv Arumanis selama penyimpanan secara non destruktif dengan NIRS.
Tujuan khususnya yaitu (1) mengembangkan model kalibrasi NIR untuk
memprediksi CI dan perubahan mutu mangga Arumanis berdasarkan perubahan
TPT, kadar asam, kekerasan, dan rasio gula asam dengan metode PLS, (2)
menggolongkan buah mangga Arumanis berdasarkan mutu internal selama
penyimpanan dingin (suhu rendah) dengan NIRS dan analisis PCA, (3)
menggolongkan mangga yang baru dipanen dengan mangga yang terkena chilling
injury menggunakan metode PCA dan Mahalonobis Distance.
Manfaat Penelitian
Berdasarkan tujuan diatas, manfaat dan informasi yang diharapkan dari
penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Memberikan data perubahan karakteristik spektrum reflektan NIR spectroscopy
berdasarkan perubahan mutu buah mangga Arumanis selama penyimpanan
sehingga dapat dideteksi lebih awal gejala kerusakan dingin yang dapat
menurunkan mutu mangga serta dapat mengantisipasi kerusakan pada buah.
b. Perubahan mutu internal mangga Arumanis dan terjadinya chilling injury selama
penyimpanan.
c. Kalibrasi dan perlakuan data spektrum NIR terbaik untuk memprediksi mutu
mangga Arumanis.
d. Metode penggolongan buah mangga berdasarkan mutu internal selama
penyimpanan.
e. Metode penggolongan buah mangga berdasarkan chilling injury selama
penyimpanan.
4
2 TINJAUAN PUSTAKA
Mangga
Buah mangga merupakan famili Anacadiacease yang popular di pasar
Internasional karena rasanya yang enak, aroma yang khas, warna yang bagus, serta
kandungan gizinya (Tabel 2) yang baik (Ashoush dan Gadallah 2011). Selain itu,
mangga adalah sumber yang baik dari asam askorbat, karotenoid dan senyawa
fenolik, dan antioksidan makanan lainnya (senyawa bioaktif) (Talcott et al, 2005).
Karbohidrat buah mangga terdiri dari gula sederhana, tepung, dan selulosa. Gula
sederhana yaitu sukrosa, glukosa, dan fruktosa. Gula tersebut memberikan rasa
manis dan tenaga yang dapat segera digunakan oleh tubuh. Rasa sepat buah mangga
disebabkan oleh tanin, rasa asam disebabkan oleh asam sitrat. Protein mangga
terdapat dalam enzim. Enzim dalam buah mangga menyebabkan perubahan kimia
dan metabolisme. Komposisi mangga muda (unripe green mature) secara umum
terdiri dari 90% air. 8.8% karbohidrat, 0.7% protein, 0.1% lemak, 0.02% P, 0.01%
Ca, 4.5 mg/100 g Fe, 6.3–20.2 mg/100 g karoten sebagai vitamin A 30 mg /100 g
ribofl avin and 3 mg/100 g ascorbic acid (Jha et al. (2010)).
Sedangkan Sifat fisika dan kimia daging buah beberapa varietas mangga
di Indonesia dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Sifat fisika dan kimia daging buah beberapa varietas mangga
Sifat Fisika dan Kimia
Total Padatan
terlarut (o Brix)
Total Asam (%)
Vitamin C (mg/100g)
Kadar air
Bobot utuh
Bagian yang dapat dimakan
Warna daging buah
Arumanis
14.8-16.6
Varietas Mangga
Cengkir
Gadung
Gedong
13-15
20.8-21.2
16-17.8
0.22-0.56
0.26-0.88
22-46.9
37.8-58.2
± 81.1
±84.3
± 376.2
±320.1
±66.0
±65.8
Kuning
Kekuningan
0.18-0.47
20-21.5
±80.34
±411.1
±66
kuning
0.12-0.49
36.2-96.2
±82.9
±232.4
±59
Jingga
Sumber : Broto, 2003
Sifat fisik buah seperti berat, kandungan kulit, panjang, biji, dan daging
buah beragam menurut varietasnya. Kandungan nutrisi tergantung varietas dan
kematangan buah. Saat buah muda vitamin C-nya tinggi. Saat matang betakaroten
meningkat (vitamin A). Kandungan asam buah matang beragam dari 0.2-0.5% dan
protein sekitar 1% Jha et al. (2013).
Salah satu jenis mangga komersial yang dikembangkan di Indonesia adalah
mangga Arumanis (Gambar 1). Mangga Arumanis memiliki pohon dengan tinggi
9.2 m, mempunyai daun yang lebat dan memiliki mahkota pohon seperti kerucut
terpotong berdiameter 13 m. Buah yang telah tua berkulit hijau tua tertutup lapisan
lilin sehingga warnanya hijau kelabu. Ketebalan kulit luar berkisar antara 0.3 - 1.2
mm, di bawah kulit buah terdapat daging buah yang tebalnya berkisar 1.5 - 4 cm,
ketebalan buah ini diukur dari lapisan tempurung biji luar.
5
Tabel 2 Kandungan Nutrisi Mangga per 165 gram
Nutrisi
Satuan
Per 165 g
g
134.821
kcal
107.25
kj
448.8
g
0.842
g
0.446
g
0.825
Air
Energi
Energi
Protein
Total lemak
Karbohidrat
Mineral
Ca
Fe
Mg
P
K
Zn
Cu
Mn
Vitamin
Vitamin C, total asam askorbat
Thiamin
Riboflavin
Niacin
Asam Pantothenic
Vitamin B-6
Folate, total
Folic
Vitamin B-12
Vitamin A
Vitamin E
mg
mg
mg
mg
mg
mg
mg
mg
16.5
0.214
14.85
1815
257.4
0.066
0.181
0.045
mg
mg
mg
mg
mg
mg
mg
mcg
mcg
IU
mg
45.705
0.096
0.094
0.964
0.264
0.221
23.1
0
0
6425.1
1.848
Sumber : USDA National Nutrient Database for Standard Reference (2006)
Pada buah yang sudah tua, pangkalnya berwarna hijau kekuningan dengan
ketebalan kulit sedang. Pada permukaan kulit terdapat bintik-bintik kelenjar
berwarna putih kehijauan. Bobot buah rata-rata bisa mencapai 450 gram/buah.
Bentuk buah panjang dengan rata-rata 15 cm. Pada ujung buah terdapat paruh dan
sinus (lekukan yang terlihat jelas). Daging buahnya tebal lunak, berwarna kuning,
dan tidak berserat, tidak terlalu berair. Peloknya berbentuk pipih, berserat pendek,
dan panjangnya sekitar 13 cm, ukuran pelok masak 13.8 cm x 4.3 cm x 1.9 cm.
Produksi rata-rata bisa mencapai 54.7 kg/pohon (Pracaya 2011 dan Sk.
Mentan. No. 892/Kpts/TP.240/11/1984).
6
Gambar 1 Mangga Arumanis
Panen dan Pascapanen Mangga
Mangga merupakan komoditas yang mudah rusak sehingga memerlukan
penanganan yang baik sehingga mutunya dapat terjaga sampai ke konsumen.
Penanganan pascapanen mangga diawali dengan penentuan umur petik, pemeraman,
sortasi, penyimpanan, hingga pengemasan buah yang siap didistribusikan sampai
ke konsumen. Menurut Broto (2003) pemanenan merupakan kegiatan
mengumpulkan mangga dari lahan pertanaman dengan tingkat ketuaan yang tepat,
tingkat kerusakan dan kehilangan yang kecil serta biaya yang minim.
Secara tradisional mangga dipanen ditentukan oleh petani berdasarkan
kenampakan buah. Kualitas dan umur mangga selama pascapanen tergantung dari
tahapan kematangan buah saat panen. Tingkat kematangan yang cocok saat panen
sangat penting untuk meminimalisasi kerusakan kualitatif dan kuantitatif
(Sivakumar et al. 2011).
Mangga umumnya dipanen sedikit lebih awal dari tahap matang penuh untuk
menghindari terjadinya respirasi klimaterik selama transportasi ke pasar yang jauh.
Pemanenan pada tahap belum matang menyebabkan buah dengan pematangan yang
tidak merata, mengkerut dan rendahnya tingkat rasa dan kemanisan. Pemanenan
buah pada tahap immature ini juga lebih rentan terhadap chilling injury (CI) selama
penyimpanan dingin sehingga buah gagal matang (Sivakumar et al. 2011).
Sedangkan buah yang terlalu lama dipanen akan mengakibatkan umur simpan yang
pendek dimana buah sangat rentan terhadap kerusakan mekanik seperti memar,
kebusukan, dan hilangnya air yang menghasilkan perubahan kualitas (Jha et al.
2007). Buah mangga yang hijau matang (mature green) dengan tingkat kekerasan
yang cukup akan mencapai kualitas makan yang lebih baik selama pematangan.
Selama pematangan mangga suhu merupakan faktor penting. Pada suhu
pematangan 20-23 °C mangga mature green menunjukkan penampilan dan kualitas
makan yang baik (Paull dan Chen 2004). Menurut Kader dan Mitcham (2008),
warna kulit meningkat pada suhu pematangan 15.5-18 °C namun rasa masih getir.
Pematangan pada suhu 27- 30 °C buah menjadi berbintik-bintik dengan aroma
mangga yang tajam.
Mangga Arumanis dapat digolongkan menjadi beberapa ukuran (Tabel 3).
Menurut SNI (1992) bahwa mangga dinyatakan seragam apabila mangga dalam
satu partai/lot berukuran seragam menurut golongan ukurannya berdasarkan
panjang dan diameter kultivar yang telah ditentukan dengan toleransi 5% (jml/jml)
maksimum. Mangga dinyatakan kurang seragam menurut golongan ukurannya
berdasarkan panjang dan diameter kultivarnya yang telah ditentukan dengan
7
toleransi 10% (jml/jml) maksimum. Mangga rusak adalah mangga yang mengalami
kerusakan atau cacat akibat biologis, fisiologis, mekanis dan lain-lain yang
mengenai 10% atau lebih dari permukaan buah, sedangkan mangga busuk adalah
mangga yang rusak dan daging buahnya tidak dapat dimanfaatkan lagi. Sedangkan
mangga dikatakan seragam apabila mangga dalam satu partai/lot seragam dalam
bentuk umum buah, tekstur, warna daging buah dan warna kulit buah. Mangga
dinyatakan tua apabila telah mencapai tingkat perkembangan buah yang menjamin
dapat tercapainya proses pematangan yang sempurna. Mangga dinyatakan terlalu
matang apabila mangga matang penuh dengan daging buah lunak sedemikian
sehingga dianggap telah lewat waktu pemasarannya. Mangga dinyatakan keras
apabila buah cukup tahan bila ditekan sedikit dengan jari-jari dan kulit buah halus
tidak keriput. Mangga dinyatakan cukup keras apabila buah masih cukup keras bila
ditekan dengan jari-jari, tidak lunak, meskipun kulit sedikit lemas tetapi tidak
keriput.
Tabel 3. Penggolongan ukuran buah mangga Arumanis
Ukuran
Panjang (cm)
Lebar (cm)
Tebal (cm)
Bobot (g)
A
>14
> 9.5
> 8.5
> 450
B
13 – 14
8.5 – 9.5
8 – 8.5
400 – 450
Tingkatan Ukuran
C
D
12.5 – 13
12 – 12.5
8 – 8.5
7–8
7.5 – 8
7 – 7.5
350 – 400 300 – 350
E
10 – 12
6.5 – 7
6–7
MANGGA CV ARUMANIS SELAMA PENYIMPANAN
DINGIN SECARA NONDESTRUKTIF MENGGUNAKAN
NEAR INFRARED SPECTROSCOPY (NIRS)
YUNISA TRI SUCI
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Prediksi Chilling Injury
dan Mutu Internal Buah Mangga cv Arumanis selama Penyimpanan Dingin secara
Nondestruktif menggunakan Near Infrared Spectroscopy (NIRS) adalah benar
karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam
bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal
atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain
telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir
tesis ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Agustus 2015
Yunisa Tri Suci
F152130041
RINGKASAN
YUNISA TRI SUCI. Prediksi Chilling Injury dan Mutu Internal Mangga cv
Arumanis selama Penyimpanan Dingin secara Nondestruktif menggunakan Near
Infrared Spectroscopy (NIRS). Dibimbing oleh I WAYAN BUDIASTRA dan Y
ARIS PURWANTO.
Penyimpanan dingin merupakan slah satu metode yang digunakan untuk
memperpanjang umur simpan mangga. Walaupun penyimpanan pada suhu rendah
menyebabkan buah mengalami cilling injury (CI). Mendeteksi CI symptom pada
buah mangga sebelum terjadinya CI ini merupakan salah satu studi yang menarik
pada bidang pascapanen.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi CI dan mutu internal
buah mangga cv Arumanis selama penyimpanan secara non destruktif dengan NIRS.
Tujuan khususnya yaitu (1) mengembangkan model kalibrasi NIR untuk
memprediksi CI dan perubahan mutu mangga Arumanis berdasarkan perubahan
TPT, kadar asam, kekerasan, dan rasio gula asam dengan metode PLS, (2)
menggolongkan buah mangga Arumanis berdasarkan mutu internal selama
penyimpanan dingin (suhu rendah) dengan NIRS dan analisis PCA, (3)
menggolongkan mangga yang baru dipanen dengan mangga yang terkena chilling
injury menggunakan metode PCA dan Mahalonobis Distance.
Buah mangga dengan umur petik 75 dan 90 HSBM disimpan selama 22 hari
di cold storage dengan suhu 13 oC dan 8 oC sebanyak 182 buah. Pengambilan data
spektrum NIR menggunakan NIRFlex fiber optic solid N-500 dilakukan pada buah
mangga yang baru dipanen dan buah mangga yang disimpan selama 22 hari dengan
pengambilan data 2 hari sekali. Parameter mutu buah mangga yang diamati adalah
TPT, kekerasan, ion leakage, total asam, dan susut bobot. Prediksi mutu internal
mangga cv Arumanis menggunakan metode partial least square (PLS) dengan
pengolahan data spektrum seperti normalisasi, standard normal variate (SNV),
turunan (dg1), dan kombinasi turunan dengan normalisasi (dg1N01). Penggolongan
mangga menggunakan metode principal component analysis (PCA) dengan
pengolahan data spektrum mean normalization dan smoothing. Ketepatan dan
ketelitian metoda NIR dalam memprediksi mutu internal mangga Arumanis dikaji
dari koefisien korelasi (r), bias, standard error of calibration set (SEC), standard
error of validation set (SEP), coefficient of variation (CV), dan residual predictive
deviation (RPD).
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa NIRS dapat memprediksi
kandungan fisikokimia mangga Arumanis seperti TPT dengan model kalibrasi
terbaik menggunakan pengolahan data spektrum normalisasi menunjukkan nilai r,
SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.98, 1.05 oBrix, 3.65; untuk total asam
menggunakan pengolahan data spektrum dg1 dengan nilai r, SEP, dan RPD
berturut-turut adalah 0.83, 0.17%, 1.27; susut bobot menggunakan pengolahan data
spektrum SNV dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.95, 1.22%
2.75; kekerasan menggunakan pengolahan data spektrum SNV dengan nilai r, SEP,
dan RPD berturut-turut adalah 0.94, 4.2 N, 2.11; rasio gula asam menggunakan
pengolahan data spektrum dg1N01 dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut
adalah 0.94, 5.5, 1.97; dan prediksi CI menggunakan pengolahan data spektrum
NIR dg2N01 dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.86, 0.05, 1.12.
Metoda NIRS dengan analisis PCA, pengolahan data spektrum Mean
Normalization dan Smoothing dan MD dapat menggolongkan mangga yang baru
dipanen (H0) dengan mangga yang telah disimpan dingin selama 12 dan 22 hari
(H12 dan H22) berdasarkan mutu internalnya dengan tingkat akurasi 87%. Metode
NIRS dapat mendeteksi CI mangga Arumanis selama penyimpanan dingin dan
NIRS dengan analisis PCA dan MD setelah dilakukan pengolahan data spektrum
Mean Normalization dan Smoothing dapat menggolongkan mangga yang baru
dipetik (H0) dengan mangga yang yang telah terkena chilling injury (H6) dengan
akurasi 90%.
Kata kunci: chilling injury, mahalanobis distance, NIRS, PLS, PCA
SUMMARY
YUNISA TRI SUCI. Nondestructive Prediction of Chilling Injury and Internal
Quality of Arumanis Mango during Cold Storage using Near Infrared Spectroscopy
(NIRS). Supervised by I WAYAN BUDIASTRA and Y ARIS PURWANTO.
Cold storage is common method to extend postharvest life of mangoes fruit.
However, storage at low temperature may cause mango fruit experiences chilling
injury. Detecting chilling injury (CI) symptoms of mango fruit before the fruit
experiences chilling injury is one of interesting study in postharvest field.
The aim of this study was to predict the CI and quality of Arumanis mango
fruits during storage nondestructively using NIR spectroscopy. The specific
objectives of this research were (1) to develop NIR calibration models to predict CI
and changes quality of Arumanis mango based on TPT, acidity, firmness, and ratio
of sugar acid using PLS method, (2) to classify Arumanis mango based on internal
quality during cold temperature by NIRS and PCA analysis, (3) to classify freshly
harvested mangoes and exposed to chilling injuried mangoes using PCA and
Mahalonobis Distance.
The 182 mango fruits at picking time 75 and 90 (DAFB) were stored at
temperature storage of 13 ° C and 8 ° C during 22 days. Reflectances of mango at
harvest date (H0) and during storage were measured by using NIRflex fiber optic
solid Spectrometer at wavelengths of 1000-2500 nm, followed by measurement of
physico chemical properties of mango (total soluble solid, total acid, TSS-acid ratio,
firmness, ion leakage and weight loss). Data collection was carried out every two
days. Partial least square (PLS) and some data treatments of NIR spectrum were
performed to predict internal quality of Arumanis mango. Correlation coefficient
(r), bias, standard error of calibration set (SEC), standard error of validation set
(SEP), coefficient of variation (CV), and residual predictive deviation (RPD) were
used as statistical parameters to evaluate the resulted prediction model.
Unsupervised Principal component analysis (PCA) and data treatments of NIR
spectrum were performed to classify the mango fruits based on internal quality
during storage and chilling injury symptoms and Mahalanobis distance was used to
validate the results.
The results show that NIRS could predict soluble solid content of Arumanis
mango with r value of 0.98 and SEP of 0.98 oBrix, and RPD of 3.65 using
normalized spectral data treatment; total acid value with r of 0.83 and SEP of
0.17 % and RPD of 1.27 using spectral data treatment dg1; weight loss value of r
of 0.95 and SEP 1.22 and RPD of 2.75 using SNV spectral data treatment; firmness
value with r of 0.94, SEP 4.2, and RPD of 2.11 using SNV spectral data treatment;
TSS acid ratio value with r of 0.94, SEP of 5.5, and RPD of 1.97 using spectrum
data treatment dg1N01; and CI value with r of 0.86, SEP of 0.05, and RPD of 1.12
with spectrum data treatment dg2N01. The decreased in reflectance of mango fruits
during storage indicated the increase of TSS, TSS-acid ratio, and weight loss
increased during storage as total acid and firmness decreased. NIRS and PCA
analysis with pretreatment of quantile normalization and smoothing, and
mahalanobis distance parameter could classify mango of 0, 12 and 22 days of
storage based on its internal quality with accuracy of 87 %. NIR could be used to
detect and classify chilling injury mango fruit nondestructively, PCA and
mahalanobis distance parameter could classify pre stored mangoes (0 day of
storage) and chilling injured mangoes (6 days of storage) with accuracy of 90%.
Keywords: chilling injury, mahalanobis distance, NIRS, PLS, PCA
© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2015
Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau
menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan,
penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau
tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB
Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini
dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB
PREDIKSI CHILLING INJURY DAN MUTU INTERNAL
BUAH MANGGA CV ARUMANIS SELAMA PENYIMPANAN
DINGIN SECARA NON DESTRUKTIF MENGGUNAKAN
NEAR INFRARED SPECTROSCOPY (NIRS)
YUNISA TRI SUCI
Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Magister Sains
pada
Program Studi Teknologi Pascapanen
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
Penguji pada Ujian Tesis : Dr Slamet Widodo, STP, M.Sc
Judul Tesis : Prediksi Chilling Injury dan Mutu Internal Buah Mangga cv
Arumanis selama Penyimpanan Dingin secara Nondestruktif
menggunakan Near Infrared Spectroscopy (NIRS)
Nama
: Yunisa Tri Suci
NIM
: F152130041
Disetujui oleh
Komisi Pembimbing
Dr Ir I Wayan Budiastra, MAgr
Ketua
Dr Ir Y Aris Purwanto, M.Sc
Anggota
Diketahui oleh
Ketua Program Studi
Teknologi Pascapanen
Dekan Sekolah Pascasarjana
Prof Dr Ir Sutrisno,MAgr
Dr Ir Dahrul Syah, MSc Agr
Tanggal Ujian:
5 Agustus 2015
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas
segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang
dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Oktober 2014 ini adalah
deteksi mutu dengan NIRS, dengan judul Prediksi Chilling Injury dan Mutu
Internal Buah Mangga cv Arumanis selama Penyimpanan Dingin secara Nondest
ruktif menggunakan Near Infrared Spectroscopy (NIRS).
Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir I Wayan Budiastra, MAgr
dan Bapak Dr Ir Y Aris Purwanto, MSc selaku pembimbing telah banyak memberi
saran dan meluangkan waktunya untuk penulis. Bapak Dr Slamet Widodo, STP,
MSc dan Dr Ir Wawan Hermawan, MS selaku penguji ujian tesis yang telah banyak
memberikan masukan terhadap karya ilmiah ini. Penulis juga mengucapkan terima
kasih kepada Ketua PS dan seluruh Dosen Teknologi Pascapanen, Ibu Rusmawati
dan Bapak Ahmad Mulyatullah atas segala dukungan dan layanan dalam
pelaksanaan kuliah dan penelitian. Serta terima kasih penulis untuk Bapak Sulyaden
dan Baskara Edi Nugraha dari Lab. TPPHP atas semangat dan bantuannya selama
penelitian.
Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada kedua orang tua Bapak
Mawardi dan ibu Yusmaniar dan seluruh keluaraga atas dukungan, semangat,
nasehat dan doa yang terus diberikan, terima kasih kepada Tri Yulni dan
Wendianing Putri L yang senantiasa menemani ketika penelitian serta mas Waqif,
Nurul, Lista, Fiya, kak Sri dan seluruh teman-teman TPP 13 atas segala doa,
semangat, sharing ilmunya dan kasih sayangnya. Rekan seperjuangan Noneng Fahri,
Sari, kakak Sri Agustina dan Kakak Nur Arifia terima kasih atas sharing ilmunya.
Tak lupa pula terima kasih penulis ucapkan kepada sahabat BFForever dan Ifan
Okcant Nedi atas dukungan dan semangat yang telah diberikan. Semoga karya
ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Agustus 2015
Yunisa Tri Suci
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
v
DAFTAR GAMBAR
v
DAFTAR LAMPIRAN
vi
1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Perumusan Masalah
Tujuan Penelitian
Manfaat Penelitian
1
1
3
3
3
2 TINJAUAN PUSTAKA
Mangga
Panen dan Pascapanen Mangga
Penyimpanan Mangga
Perubahan Sifat Fisikokimia selama Penyimpanan
Teknologi Near Infrared Spectroscopy (NIRS)
Kemometrik
Aplikasi NIRS di Bidang Pertanian
4
4
6
7
8
9
11
12
3 METODE
13
Waktu dan Lokasi
13
Bahan
14
Alat
14
Prosedur Penelitian
14
Pengukuran Parameter Mutu
16
Metode Pengelompokan Buah Mangga selama Penyimpanan dengan PCA21
Penggolongan dengan Mahalanobis Distance (MD)
22
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
22
Sifat Fisikokimia Mangga Arumanis selama Penyimpanan
22
Gejala Chilling Injury pada Mangga Arumanis
25
Karakteristik Spektrum Mangga Arumanis
27
Prediksi Mutu Internal Mangga Arumanis selama Penyimpanan dengan
NIRS
29
Pengelompokan Mangga berdasarkan Mutu Internal selama Penyimpanan
secara Nondestruktif dengan Near Infrared Spectroscopy (NIRS)
35
Penggolongan Mutu Internal berdasarkan Mahalanobis Distance (MD) 40
Pengelompokan Mangga berdasarkan Chilling Injury
41
Penggolongan Mangga yang Dipanen dan yang Terkena Chilling Injury
berdasarkan Mahalanobis Distance (MD)
42
5 KESIMPULAN DAN SARAN
44
DAFTAR PUSTAKA
44
LAMPIRAN
52
DAFTAR TABEL
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Sifat fisika dan kimia daging buah beberapa varietas mangga
4
Kandungan nutrisi mangga per 165 gram
5
Penggolongan ukuran buah mangga Arumanis
7
Interpretasi koefisien determinasi
19
Laju perubahan ion leakage mangga yang disimpan pada suhu suhu 8 oC
dan 13oC
28
Analisis statistik data mutu internal dalam buah mangga Arumanis
selama penyimpanan
29
Deskripsi statistik persamaan kalibrasi dan validasi pada perlakuan
30
Perubahan kandungan fisikokimia mangga selama penyimpanan
37
Parameter untuk menghitung nilai MD
39
Nilai PC masing-masing sampel yang digolongan
40
Hasil validasi penggolongan mangga dengan MD
41
Parameter menghitung nilai MD
43
Nilai PC masing-masing sampel yang digolongkan
43
Hasil validasi penggolongan mangga berdasarkan Chilling Injury dengan
MD
43
DAFTAR GAMBAR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Mangga Arumanis
Tipe penyerapan NIR pada berbagai lokasi komposisi
Reaksi gelombang NIR dengan Partikel padat didalam sampel
diagram alir penelitian
NIRFlex N-500 fiber optic solid
Refraktometer dan posisi pengambilan TPT
Rheometer model CR 300 DX-L
Proses kalibrasi dan validai
Pengolongan mangga berdasarkan lama simpan
Perubahan susut bobot mangga Arumanis selama penyimpanan
Perubahan TPT mangga selama Penyimpanan
Perubahan total asam mangga selama penyimpanan
Perubahan rasio gula asam selama penyimpanan
Perubahan kekerasan mangga selama penyimpanan
Perubahan ion leakage mangga selama penyimpanan
Gejala CI mangga yang disimpan 4 hari pada suhu 8 oC dan 13 oC
Spektrum original mangga selama penyimpanan
Plot kalibrasi dan validasi TPT terbaik menggunakan pengolahan data
spektrum NIR dengan Normalisasi 0-1
6
10
11
15
16
16
17
20
21
23
24
24
24
25
26
27
28
31
19 Plot kalibrasi dan validasi total asam terbaik menggunakan pengolahan
data spektrum NIR dengan Dg1
32
20 Plot kalibrasi dan validasi kekerasan terbaik menggunakan pengolahan
data spektrum dengan SNV
32
21 Plot kalibrasi dan validasi susut bobot terbaik menggunakan pengolahan
spektrum dengan SNV
33
22 Plot kalibrasi dan validasi rasio gula asam terbaik dengan pengolahan
data spektrum NIR menggunakan dg1N01
35
23 Plot kalibrasi dan validasi Laju IL terbaik dengan pengolahan data
spektrum NIR menggunakan dg2N01
35
24 Penggolongan mangga selama penyimpanan tanpa pengolahan data
spektrum NIR
36
25 Penggolongan mangga selama penyimpanan pengolahan data spektrum
NIR menggunakan MN dan SA
36
26 Spektra mangga baru dipetik (H0), 12 hari penyimpanan (H12) dan 22 hari
penyimpanan (H22)
38
27 Penggolongan mangga H0, H12, H22 tanpa pengolahan data spektrum.
38
28 Penggolongan mangga H0, H12, H22 dengan pengolahan data spektrum
MN dan SA
38
29 Penggolongan mangga setelah dirata-ratakan tanpa pengolahan data
spektrum NIR MN
38
30 Penggolongan mangga setelah dirata-ratakan tanpa pengolahan data
spektrum NIR
39
31 Penggolongan CI berdasarkan lama simpan tanpa pra perlakuan
39
32 Penggolongan CI berdasarkan lama simpan denganpengolahan data
spektrum NIR
41
1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Indonesia merupakan salah satu produsen mangga yang menonjol di dunia
selain India, China, Thailand, Filipina, Pakistan, dan Meksiko dengan negara tujuan
ekspor Taiwan, Hongkong, dan negara-negara Timur Tengah. Total volume ekspor
mangga Indonesia tahun 2012-2013 sebanyak 4684 ton dengan nilai ekspor 6.28
juta US$ (Ditjen Pengolahan dan Pemasaran Hasil Pertanian 2014). Salah satu
mangga komersial yang dikembangkan untuk komoditas ekspor adalah mangga
Arumanis. Kultivar jenis ini tidak dimiliki oleh negara produsen mangga di dunia
seperti Meksiko, India, Australia, dan negara Amerika Latin lainnya. Dengan ciri
khasnya tekstur yang lembut, daging tebal dan creamy, cita rasa yang khas, dan
hampir tidak berserat. Namun ekspor mangga dari Indonesia relatif rendah
walaupun kecenderungan dari tahun ke tahun meningkat (Utama et al. 2010).
Masalah yang sering terjadi selama ekspor mangga adalah terjadinya
kerusakan selama pengiriman akibat kurangnya penanganan dan penerapan
teknologi pascapanen yang diterapkan. Total kehilangan hasil pada buah mangga
akibat penanganan pascapanen yang kurang tepat dan penerapan teknologi
pascapanen yang masih konvensional diperkirakan mencapai 30% (Carrillo et al.
2000; Shahbaz et al. 2009). Penanganan yang kurang baik mengakibatkan tingginya
laju respirasi dan transpirasi, serta perubahan fisik lainnya selama transportasi yang
menyebabkan mutu buah berangsur-angsur menurun. Selama transportasi terjadi
penurunan mutu eksternal maupun mutu internal buah yang menyebabkan
berkurangnya masa eating periode-nya.
Salah satu penanganan yang diupayakan untuk menjaga kualitas mangga
adalah dengan melakukan penyimpanan pada suhu rendah. Mangga Arumanis
merupakan buah klimaterik yang dipanen pada saat matang fisiologis (green
mature) sehingga pada saat penyimpanan akan mengalami pematangan dan
penuaan. Penyimpanan mangga pada suhu dingin harus memperhatikan suhu
kritisnya, yaitu 13 oC. Penyimpanan di bawah suhu kritis akan menyebabkan
penyakit fisiologis seperti chilling injury (CI).
Deteksi perubahan mutu buah mangga dan CI selama penyimpanan dingin
dilakukan berdasarkan penilaian secara visual dan dapat diketahui setelah buah
mengalami CI. Sedagkan untuk prediksi kualitas internal buah mangga biasanya
dilakukan secara destruktif. Metode ini memiliki kelemahan yaitu kondisi bahan
yang sudah tidak bisa dimanfaatkan lagi, perlu persiapan sampel, menggunakan
bahan kimia, dan hasil yang bervariasi tergantung pada keadaan dan kondisi
masing-masing pemeriksa terhadap mutu buah akibatnya hasil yang diperoleh
kurang seragam, efisiensi berkurang, dan memerlukan waktu lama dan biaya yang
besar (Theanjumpol et al. 2014). Selain itu, terjadinya perubahan internal dan
eksternal mangga Arumanis sulit untuk diprediksi secara fisik selama penyimpanan
karena kenampakan fisik buah yang relatif sedikit berubah. Pengembangan deteksi
CI secara non destruktif merupakan metode yang sedang dikembangkan. Untuk itu
perlu dikembangkan metode secara nondestruktif yang dapat mendeteksi kerusakan
2
buah mangga selama penyimpanan. Salah satu metode yang dewasa ini
dikembangkan adalah metode Near Infrared Spectroscopy (NIRS).
Penggunaan NIR sebagai salah satu metode yang tidak merusak bahan untuk
bahan pangan telah sukses diterapkan pada industri pertanian (Nicolai et al. 2007;
Sanchez 2012; Magwaza et al. 2013). Aplikasi NIR di bidang pertanian seperti
mendeteksi protein, kelembaban, lemak, serta karbohidrat pada biji-bijian dan
tepung. Deteksi kerusakan secara nondestruktif ini memberikan keuntungan yang
besar pada industri karena analisa yang dilakukan lebih sederhana dan dapat
memonitor bahan secara real time, sehingga pemindahan sampel ke laboratorium
dan analisa di laboratorium dapat dihindar sehingga menghemat biaya dan waktu
(Sanchez 2012). Keuntungan lain menggunakan metode NIR untuk mendeteksi
mutu secara tidak merusak adalah dapat menganalisa dengan kecepatan tinggi
(dalam beberapa detik) (Pissard et al. 2012), akurat, tidak menimbulkan polusi,
penggunaan preparat contoh yang sederhana dan tidak menggunakan bahan kimia
(Yan et al. 2009; Pissard et al. 2012).
Penggunaan teknik NIR juga telah dilakukan pada mangga untuk mendeteksi
kematangan dan mutu internalnya seperti dry matter (DM) dengan metode MLR
(multiple linier Regresion) dengan nilai R2= 0.9, SEC = 0.85%, dan bias = 0.39
(Guthrie and Walsh 1997). Schmilovitch et al (2000) memprediksi TPT, total asam,
dan kekerasan mangga cv Tommy Atkins dengan perlakuan terbaik MLR dan
turunan pertama dengan nilai R2 0.93, 0.61, 0.82, dan nilai SEP 1.22, 0.16, dan 7.14,
Watanawan et al. (2014) menyatakan TPT dapat diprediksi dengan NIR dengan
keakuratan 98% menggunakan metode SPSS statistical package dan Scheffe’s
multiple, kekerasan mangga telah diteliti oleh Valante et al. (2009) dengan metode
PLS yang menghasilkan nilai R2 RMSEP, dan bias adalah 0.82, 3.28 dan -0.16 ,
total padatan terlarut dan Dry Matter (DM) dan tahap eating quality (Saranwong et
al. 2001, 2003, 2004) menggunakan metode PLS dan MLR dengan nilai SEP untuk
TPT adalah 0.4 dan nilai R2 dan SEP untuk pati 0.82 dan 0.71. Deteksi cilling injury
mangga Gedong Gincu telah diteliti dengan nilai pH dikalibrasi dengan metode PLS
yang menghasilkan nilai r dan SEP 0.90 dan 0.12 (Purwanto et al. 2012). Principal
component analysis (PCA) telah banyak digunakan untuk analisis spektrum data
NIR. Beghi et al. (2013) telah menggunakan analisa PCA pada karakterisasi buah
zaitun berdasarkan TPT dan kekerasannya dengan NIR. Penggolongan spektrum
buah jeruk Navel berdasarkan TPT (Liu et al. 2009). Zulfahrizal et al. (2013) telah
berhasil membedakan spektrum biji kakao tumpukan dengan individu dan
mendeteksi tingkat fermentasi biji kakao dengan NIR dan analisis PCA. PCA juga
digunakan untuk analisis tingkat kematangan litchi berdasarkan karakteristik dari
atribut kematangan fisiologinya (Rheichel et al. 2010). Pada buah mangga PCA
telah digunakan untuk analisa spektrum NIR untuk penentuan indeks fisiologi
(Scmilovich et al. 2000), mengklasifikasi tingkat kematangan berdasarkan umur
petik (Kienzle et al. 2011 dan 2012), dan klasifikasi mangga berdasarkan varietas
( Jha et al. 2013).
Penggunaan teknik NIR untuk penentuan mutu dan CI mangga cv Arumanis
selama penyimpanan dingin secara nondestruktif belum dilakukan. Oleh karena itu,
prediksi mutu dan penggolongan buah mangga Arumanis selama penyimpanan
dengan cepat dan tidak merusak (non destructive) perlu dilakukan salah satunya
dengan NIR.
3
Perumusan Masalah
Penyimpanan dingin buah mangga merupakan suatu cara memperpanjang
umur simpan selama transportasi dan pemasaran. Perubahan mutu yang terjadi
selama penyimpanan seperti menurunnya kekerasan, perubahan total padatan
terlarut dan keasaman, terjadinya susut bobot, kegagalan untuk matang, kebusukan
dan CI. Selama ini deteksi kerusakan mutu buah dan CI selama penyimpanan
dilakukan secara destruktif dan dinilai secara subjektif yang memiliki beberapa
kelemahan. Untuk itu perlu dikembangkan metode pendeteksian mutu dan CI
secara nondestruktif sehingga mangga dapat dipisahkan antara mangga yang baru
dipanen dengan mangga yang telah disimpan dan terkena CI. Pendeteksian
kerusakan mutu buah dan CI selama penyimpanan ini dapat dideteksi dengan
menggunakan metode nondestruktif dengan NIR spectroscopy. Metode
nondestruktif dengan NIR spectroscopy dapat digunakan untuk mendeteksi
senyawa kimia bahan yang mengandung ikatan C-H, N-H, S-H, atau O-H.
Parameter yang berhubungan dengan penurunan mutu selama penyimpanan seperti
kadar air, perubahan warna, ion leakage, kandungan asam, TPT, dan kekerasan
dapat deteksi dengan NIR spectroscopy.
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi mutu internal buah
mangga cv Arumanis selama penyimpanan secara non destruktif dengan NIRS.
Tujuan khususnya yaitu (1) mengembangkan model kalibrasi NIR untuk
memprediksi CI dan perubahan mutu mangga Arumanis berdasarkan perubahan
TPT, kadar asam, kekerasan, dan rasio gula asam dengan metode PLS, (2)
menggolongkan buah mangga Arumanis berdasarkan mutu internal selama
penyimpanan dingin (suhu rendah) dengan NIRS dan analisis PCA, (3)
menggolongkan mangga yang baru dipanen dengan mangga yang terkena chilling
injury menggunakan metode PCA dan Mahalonobis Distance.
Manfaat Penelitian
Berdasarkan tujuan diatas, manfaat dan informasi yang diharapkan dari
penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Memberikan data perubahan karakteristik spektrum reflektan NIR spectroscopy
berdasarkan perubahan mutu buah mangga Arumanis selama penyimpanan
sehingga dapat dideteksi lebih awal gejala kerusakan dingin yang dapat
menurunkan mutu mangga serta dapat mengantisipasi kerusakan pada buah.
b. Perubahan mutu internal mangga Arumanis dan terjadinya chilling injury selama
penyimpanan.
c. Kalibrasi dan perlakuan data spektrum NIR terbaik untuk memprediksi mutu
mangga Arumanis.
d. Metode penggolongan buah mangga berdasarkan mutu internal selama
penyimpanan.
e. Metode penggolongan buah mangga berdasarkan chilling injury selama
penyimpanan.
4
2 TINJAUAN PUSTAKA
Mangga
Buah mangga merupakan famili Anacadiacease yang popular di pasar
Internasional karena rasanya yang enak, aroma yang khas, warna yang bagus, serta
kandungan gizinya (Tabel 2) yang baik (Ashoush dan Gadallah 2011). Selain itu,
mangga adalah sumber yang baik dari asam askorbat, karotenoid dan senyawa
fenolik, dan antioksidan makanan lainnya (senyawa bioaktif) (Talcott et al, 2005).
Karbohidrat buah mangga terdiri dari gula sederhana, tepung, dan selulosa. Gula
sederhana yaitu sukrosa, glukosa, dan fruktosa. Gula tersebut memberikan rasa
manis dan tenaga yang dapat segera digunakan oleh tubuh. Rasa sepat buah mangga
disebabkan oleh tanin, rasa asam disebabkan oleh asam sitrat. Protein mangga
terdapat dalam enzim. Enzim dalam buah mangga menyebabkan perubahan kimia
dan metabolisme. Komposisi mangga muda (unripe green mature) secara umum
terdiri dari 90% air. 8.8% karbohidrat, 0.7% protein, 0.1% lemak, 0.02% P, 0.01%
Ca, 4.5 mg/100 g Fe, 6.3–20.2 mg/100 g karoten sebagai vitamin A 30 mg /100 g
ribofl avin and 3 mg/100 g ascorbic acid (Jha et al. (2010)).
Sedangkan Sifat fisika dan kimia daging buah beberapa varietas mangga
di Indonesia dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Sifat fisika dan kimia daging buah beberapa varietas mangga
Sifat Fisika dan Kimia
Total Padatan
terlarut (o Brix)
Total Asam (%)
Vitamin C (mg/100g)
Kadar air
Bobot utuh
Bagian yang dapat dimakan
Warna daging buah
Arumanis
14.8-16.6
Varietas Mangga
Cengkir
Gadung
Gedong
13-15
20.8-21.2
16-17.8
0.22-0.56
0.26-0.88
22-46.9
37.8-58.2
± 81.1
±84.3
± 376.2
±320.1
±66.0
±65.8
Kuning
Kekuningan
0.18-0.47
20-21.5
±80.34
±411.1
±66
kuning
0.12-0.49
36.2-96.2
±82.9
±232.4
±59
Jingga
Sumber : Broto, 2003
Sifat fisik buah seperti berat, kandungan kulit, panjang, biji, dan daging
buah beragam menurut varietasnya. Kandungan nutrisi tergantung varietas dan
kematangan buah. Saat buah muda vitamin C-nya tinggi. Saat matang betakaroten
meningkat (vitamin A). Kandungan asam buah matang beragam dari 0.2-0.5% dan
protein sekitar 1% Jha et al. (2013).
Salah satu jenis mangga komersial yang dikembangkan di Indonesia adalah
mangga Arumanis (Gambar 1). Mangga Arumanis memiliki pohon dengan tinggi
9.2 m, mempunyai daun yang lebat dan memiliki mahkota pohon seperti kerucut
terpotong berdiameter 13 m. Buah yang telah tua berkulit hijau tua tertutup lapisan
lilin sehingga warnanya hijau kelabu. Ketebalan kulit luar berkisar antara 0.3 - 1.2
mm, di bawah kulit buah terdapat daging buah yang tebalnya berkisar 1.5 - 4 cm,
ketebalan buah ini diukur dari lapisan tempurung biji luar.
5
Tabel 2 Kandungan Nutrisi Mangga per 165 gram
Nutrisi
Satuan
Per 165 g
g
134.821
kcal
107.25
kj
448.8
g
0.842
g
0.446
g
0.825
Air
Energi
Energi
Protein
Total lemak
Karbohidrat
Mineral
Ca
Fe
Mg
P
K
Zn
Cu
Mn
Vitamin
Vitamin C, total asam askorbat
Thiamin
Riboflavin
Niacin
Asam Pantothenic
Vitamin B-6
Folate, total
Folic
Vitamin B-12
Vitamin A
Vitamin E
mg
mg
mg
mg
mg
mg
mg
mg
16.5
0.214
14.85
1815
257.4
0.066
0.181
0.045
mg
mg
mg
mg
mg
mg
mg
mcg
mcg
IU
mg
45.705
0.096
0.094
0.964
0.264
0.221
23.1
0
0
6425.1
1.848
Sumber : USDA National Nutrient Database for Standard Reference (2006)
Pada buah yang sudah tua, pangkalnya berwarna hijau kekuningan dengan
ketebalan kulit sedang. Pada permukaan kulit terdapat bintik-bintik kelenjar
berwarna putih kehijauan. Bobot buah rata-rata bisa mencapai 450 gram/buah.
Bentuk buah panjang dengan rata-rata 15 cm. Pada ujung buah terdapat paruh dan
sinus (lekukan yang terlihat jelas). Daging buahnya tebal lunak, berwarna kuning,
dan tidak berserat, tidak terlalu berair. Peloknya berbentuk pipih, berserat pendek,
dan panjangnya sekitar 13 cm, ukuran pelok masak 13.8 cm x 4.3 cm x 1.9 cm.
Produksi rata-rata bisa mencapai 54.7 kg/pohon (Pracaya 2011 dan Sk.
Mentan. No. 892/Kpts/TP.240/11/1984).
6
Gambar 1 Mangga Arumanis
Panen dan Pascapanen Mangga
Mangga merupakan komoditas yang mudah rusak sehingga memerlukan
penanganan yang baik sehingga mutunya dapat terjaga sampai ke konsumen.
Penanganan pascapanen mangga diawali dengan penentuan umur petik, pemeraman,
sortasi, penyimpanan, hingga pengemasan buah yang siap didistribusikan sampai
ke konsumen. Menurut Broto (2003) pemanenan merupakan kegiatan
mengumpulkan mangga dari lahan pertanaman dengan tingkat ketuaan yang tepat,
tingkat kerusakan dan kehilangan yang kecil serta biaya yang minim.
Secara tradisional mangga dipanen ditentukan oleh petani berdasarkan
kenampakan buah. Kualitas dan umur mangga selama pascapanen tergantung dari
tahapan kematangan buah saat panen. Tingkat kematangan yang cocok saat panen
sangat penting untuk meminimalisasi kerusakan kualitatif dan kuantitatif
(Sivakumar et al. 2011).
Mangga umumnya dipanen sedikit lebih awal dari tahap matang penuh untuk
menghindari terjadinya respirasi klimaterik selama transportasi ke pasar yang jauh.
Pemanenan pada tahap belum matang menyebabkan buah dengan pematangan yang
tidak merata, mengkerut dan rendahnya tingkat rasa dan kemanisan. Pemanenan
buah pada tahap immature ini juga lebih rentan terhadap chilling injury (CI) selama
penyimpanan dingin sehingga buah gagal matang (Sivakumar et al. 2011).
Sedangkan buah yang terlalu lama dipanen akan mengakibatkan umur simpan yang
pendek dimana buah sangat rentan terhadap kerusakan mekanik seperti memar,
kebusukan, dan hilangnya air yang menghasilkan perubahan kualitas (Jha et al.
2007). Buah mangga yang hijau matang (mature green) dengan tingkat kekerasan
yang cukup akan mencapai kualitas makan yang lebih baik selama pematangan.
Selama pematangan mangga suhu merupakan faktor penting. Pada suhu
pematangan 20-23 °C mangga mature green menunjukkan penampilan dan kualitas
makan yang baik (Paull dan Chen 2004). Menurut Kader dan Mitcham (2008),
warna kulit meningkat pada suhu pematangan 15.5-18 °C namun rasa masih getir.
Pematangan pada suhu 27- 30 °C buah menjadi berbintik-bintik dengan aroma
mangga yang tajam.
Mangga Arumanis dapat digolongkan menjadi beberapa ukuran (Tabel 3).
Menurut SNI (1992) bahwa mangga dinyatakan seragam apabila mangga dalam
satu partai/lot berukuran seragam menurut golongan ukurannya berdasarkan
panjang dan diameter kultivar yang telah ditentukan dengan toleransi 5% (jml/jml)
maksimum. Mangga dinyatakan kurang seragam menurut golongan ukurannya
berdasarkan panjang dan diameter kultivarnya yang telah ditentukan dengan
7
toleransi 10% (jml/jml) maksimum. Mangga rusak adalah mangga yang mengalami
kerusakan atau cacat akibat biologis, fisiologis, mekanis dan lain-lain yang
mengenai 10% atau lebih dari permukaan buah, sedangkan mangga busuk adalah
mangga yang rusak dan daging buahnya tidak dapat dimanfaatkan lagi. Sedangkan
mangga dikatakan seragam apabila mangga dalam satu partai/lot seragam dalam
bentuk umum buah, tekstur, warna daging buah dan warna kulit buah. Mangga
dinyatakan tua apabila telah mencapai tingkat perkembangan buah yang menjamin
dapat tercapainya proses pematangan yang sempurna. Mangga dinyatakan terlalu
matang apabila mangga matang penuh dengan daging buah lunak sedemikian
sehingga dianggap telah lewat waktu pemasarannya. Mangga dinyatakan keras
apabila buah cukup tahan bila ditekan sedikit dengan jari-jari dan kulit buah halus
tidak keriput. Mangga dinyatakan cukup keras apabila buah masih cukup keras bila
ditekan dengan jari-jari, tidak lunak, meskipun kulit sedikit lemas tetapi tidak
keriput.
Tabel 3. Penggolongan ukuran buah mangga Arumanis
Ukuran
Panjang (cm)
Lebar (cm)
Tebal (cm)
Bobot (g)
A
>14
> 9.5
> 8.5
> 450
B
13 – 14
8.5 – 9.5
8 – 8.5
400 – 450
Tingkatan Ukuran
C
D
12.5 – 13
12 – 12.5
8 – 8.5
7–8
7.5 – 8
7 – 7.5
350 – 400 300 – 350
E
10 – 12
6.5 – 7
6–7