10
2. Penelitian aplikasi teknologi Near Infrared NIR
Radiasi NIR pertama kali ditemukan secara tidak sengaja oleh Sir William Herschell 1738-1822, ketika sedang mengadakan penelitian mencari bahan penyaring
optik yang akan digunakan untuk mengurangi kecerahan gambar matahari dalam tata surya. Hingga sekarang, aplikasi teknologi Near Infrared semakin berkembang
terutama untuk keperluan bahan pangan, pertanian, kedokteran, farmasi, dan industri kimia. Metode NIR dapat digunakan untuk menentukan komposisi bahan kimia seperti
kadar air, lemak, asam, gula, protein, dan berbagai senyawa lain dalam bahan pangan dan hasil pertanian. Di dalam industri produk pangan dan pertanian, aplikasi teknologi
NIR pertama kali dilakukan oleh Norris dan Hart 1962 yang mengukur kadar air pada biji-bijian dan bibit tanaman. Sejak saat itu penggunaannya terus berkembang dan
pengaplikasian secara komersil dilakukan oleh Williams 1973 yang menganalisis gandum dan biji-biji berkadar minyak.
Penyebaran radiasi NIR spectroscopy dalam jaringan buah dan sayuran dipengaruhi oleh struktur mikro bahannya, oleh karena itu NIR spectroscopy dapat
digunakan untuk mengukur struktur-struktur mikro yang berhubungan dengan bahan, seperti kekerasan dan kerusakan dalam bahan. Pada tahun 1995, Budiastra et al.
menggunakan teknologi NIR untuk mengklasifikasikan 200 contoh mangga kedalam tiga jenis rasa manis, manis asam, dan asam dengan kisaran panjang gelombang 1400-1975
nm. Metode stepwise dari regresi berganda SMLR digunakan untuk memilih panjang gelombang optimal untuk menduga konsentrasi sukrosa dan asam malat.
Chang et al. 1998 menggunakan teknologi NIR dalam penelitiannya menduga total padatan terlarut sari buah jeruk, apel, pear, pepaya, dan pisang. Dari berbagai sari
buah tersebut maka dikembangkan algoritma umum untuk menentukan total padatan terlarut sari buah.
Rosita 2001 menerapkan teknologi NIR dalam memprediksi mutu buah duku. Dari penelitian tersebut disimpulkan bahwa NIR dapat memprediksi kadar gula dan
kekerasan buah duku dengan baik. Disimpulkan pula bahwa data absorbansi NIR memberikan nilai korelasi yang lebih tinggi 0.91, standar error lebih rendah 0.87, dan
koefisien keragaman yang akurat 5.39. Munawar 2002 menggunakan teknologi NIR untuk menduga kadar gula dan
kekerasan buah belimbing. Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa NIR dapat menduga kadar gula dan kekerasan buah belimbing dengan baik.
Marthaningtyas 2005 melakukan pendugaan total padatan terlarut dan kadar asam belimbing Averrhoa carambola L. dengan menggunakan NIR dan JST.
Penggunaan analisis komponen utama dalam mereduksi hasil data absorbansi dari spektrum infra merah dekat sangat efektif.
Susilowati 2007 menduga parameter mutu buah pepaya Carica papaya L. dengan menggunakan metode NIR selama penyimpanan dan pemeraman. Hasil
penelitian menyimpulkan bahwa pada panjang gelombang 900-1400 nm dapat menduga total padatan terlarut buah pepaya tetapi tidak dapat digunakan untuk mengukur
kekerasan buah. Hubungan antara data absorban NIR dengan total padatan terlarut dipelajari dengan kalibrasi menggunakan metode SMLR, PCR, dan PLS.
Purba 2010 melakukan pendugaan komposisi kimia Modified Cassava Flour MOCAF dengan menggunakan metode NIR. Dari penelitian disimpulkan bahwa
komposisi kimia MOCAF meyerap gelombang infra merah dekat pada panjang
11 gelombang antara lain : 1940 nm dan 1200 nm untuk penyerapan kadar air, 100 nm dan
1180 nm untuk penyerapan kadar abu, 1440-1590 nm untuk penyerapan pH, dan 2280- 2320 nm untuk penyerapan kadar amilosa. Semakin besar komposisi kimia MOCAF,
maka penyerapan absorban NIR akan semakin besar dan puncak gelombang semakin tinggi.
2.6. PLS Partial Least Squares
Kategori