METODE Prediksi Kandungan Fisikokimia Mangga Gedong Gincu Menggunakan Spektroskopi Nir
14
Mulai Mangga gedong gincu dengan umur petik 100 HSBM 21
buah, 110 HSBM 21 buah, dan 115 HSBM 36 buah Pengangkutan
Pembersihanpencucian Pengukuran secara non-destruktif
menggunakan NIR Spectroscopy Pengukuran parameter Keasaman,susut bobot, rasio gula
asam, TPT, Total padatan Non terlarut dan kekerasan sebanyak 3 buahumur sampel
Penyimpanan pada suhu ruang untuk setiap umur petik
Pengukuran parameter-parameter non-destruktif: Setiap selang 1 hari hingga hari ke-10 untuk umur petik 115
HSBM Setiap selang 2 hari hingga hari ke-10 untuk umur petik 100
HSBM dan 110 HSBM
Prediksi fisikokimia
mangga Gedong Gincu
dengan metode PLS
penggolongan mangga Gedong
Gincu berdasarkan kandungan rasio
gula asam asam, asam-manis, dan
manis Selesai
pengelompokkan mangga Gedong Gincu
berdasarkan kandungan total
padatan non terlarut selama penyimpanan
dengan metode PCA Pengolahan Data Spektrum Nir:
SA3, NO1, DG1, DG2, MSC, SNV dan Kombinasi Antara SA3NOI, NO1DG1, SA3DG1
Gambar 7 Diagram alir penelitian
Pengukuran Parameter Kandungan Fisikokimia Mangga
Pengukuran parameter kandungan fisikokimia mangga Gedong Gincu secara destruktif meliput pengukuran susut bobot, kekerasan, total padatan terlarut,
rasio gula asam, total asam, dan total padatan non terlarut serat.
Pengukuran Susut Bobot
Buah yang sama sebanyak 9 buah untuk masing-masing umur petik 100 HSBM, 110 HSBM,dan 115 HSBM selama penyimpanan kemudian ditimbang
15 dengan menggunakan timbangan digital. Dimana b
o
merupakan berat bahan sebelum disimpan gram dan b
t
setelah disimpan pada suhu ruang. Perhitungan susut bobot dapat dilihat pada Persamaan 9
………………… 9
Kekerasan
Kekerasan sampel buah mangga Gedong Gincu diukur berdasarkan tingkat ketahanan buah terhadap jarum probe dari alat rheometer. Pengukuran
dilakukan menggunakan Rheometer model CR-300. Sebelum pengukuran Rheometer
diatur pada mode 20, beban maksimal 10 kg, kedalam penekanan 10 mm, kecepatan penurunan beban 60 mmmenit, dan diameter probe nomor 38 2.5
mm. Sampel diletakkan pada sampel holder, kemudian dengan menekan start jarum akan menusuk buah dan kekerasan buah terukur dalam satuan N Newton.
Pengukuran dilakukan pada tiga titik yaitu bagian pangkal, tengah, dan ujung.
Total Padatan Terlarut
Total padatan terlarut diukur menggunakan refractometer. Nilai TPT diperoleh dengan cara menghancurkan daging buah mangga kemudian
meneteskan sari buahnya di atas objek gelas yang terdapat pada refractometer sehingga nilai TPT
o
Brix akan terbaca langsung pada layar alat. Pengukuran TPT diambil pada 3 bagian buah mangga yaitu pangkal tengah dan ujung.
Rasio Gula dan Asam
Rasio kandungan gula dan asam dari mangga Gedong Gincu dapat dihitung dengan membandingkan kandungan Gula TPT dan asam pHkeasaman yang
dikalikan dengan 100. Secara matematis dapat dihitung dengan menggunakan persaman 10.
.......................................... 10
Total asam
Total keasaman dianalisis dengan menggunakan titrasi. Sebanyak 10 gram bahan ditambahkan dengan 100 ml aquades, ihomogenisasi dengan menggunakan
blender, kemudian filtrate disaring dengan menggunakan kertas saring, diambil 20 ml dan diberi indicator phenolphthalein pp sebanyak 3 tetes. Filtrate kemudian
dititrasi dengan menggunakan NaOH 0.1 N hingga berwarna merah stabil. Selanjutnya total asam dapat dihitung. Dimana N merupakan formalitas NaOH 0.1
N, faktor pengenceran Fp= 10020, Mr NaOH merupakan massa molar NaOH 40, mg contoh 10000 mg.
..................................11
16
Total Padatan Non Terlarut
Buah mangga terdiri dari air, protein, lemak, dan karbohidrat, jika sebagian besar padatan terlarut berupa gula akan tetapi adanya padatan terlarut tidak terurai
menjadi gula sehingga menjadi padatan yang tidak larut berupa serat. Padatan non terlarut ini dapat dihitung dengan cara memotong daging buah sebanyak 10 gram
bahan ditambahkan dengan 100 ml aquades, dihomogenisasi dengan menggunakan blender. Daging yang sudah hancur disaring menggunakan
saringan. Padatan non terlarut atau serat yang tidak lolos dalam saringan ditimbang lagi. Untuk memperoleh persentase padatan non terlarut serat yang
terkandung dalam daging buah dapat dihitung dengan Persamaan 12. ……..12
Kalibrasi dan Validasi menggunakan Metode PLS
Pra pengolahan pada data spektra dilakukan sebelum kalibrasi dan validasi, untuk mengeliminasi gangguan-gangguan yang terjadi selama
pengambilan spektrum. Spektra yang diperoleh dari NIR ditransformasikan menjadi spektra reflektan .Berikutnya dilakukan pra pengolahan data untuk
dianalisis lebih lanjut menggunakan PLS. Pra pengolahan data awal yang diberikan pada data penelitian ini adalah sebagai berikut
1. Normalisasi antara 0-1 n01 2. Turuna Pertama dan Savitzky-Golay 9 titik dg1
3. Kombinasi n01 dan dg1 Pengolahan awal pretreatment berupa normalisasi 0-1 yang bertujuan
untuk mengurangi error yang disebabkan perbedaan ukuran partikel ataupun noise saat pengukuran. Perhitungan nilai normalisasi dapat dilihat pada Persamaan 13.
………..……......……13 Smoothing
berfungsi untuk memilih penghalusan fungsi dengan teliti tanpa menghilangkan informasi spektrum yang ada dan mengurangi guncangan noise
dan memperkecil galat kekeliruan yang terjadi selama pengukuran NIR dan analisis kimiawi laboratorium.
Derivatif kedua Savitzky-Golay berfungsi untuk mereduksi efek basis dari adanya pertambahan dari proses absorban shoulder effect serta menghilangkan
masalah basis kemiringan persamaan regresi Kombinasi antara smoothing dan derivative kedua Savitzky-Golay dapat diterapkan dan akan mendapatkan bentuk
dan model persamaan regresi kalibrasi yang optimum, layak, dan dapat dipercaya Kalibrasi dan validasi NIR ini dilakukan terhadap susut bobot, rasio gula-
asam, TPT, Kekerasan, dan serat. Model kalibrasi merupakan model yang menunjukkan tingkat korelasi antara fisiko kimia dengan reflektan NIR,
sedangkan validasi merupakan uji terhadap model kalibrasi. Diagram alir pengolahan data kalibrasi dan validasi dapat dilihat pada gambar 8.
17
Evaluasi Hasil Kalibrasi dan Validasi
Ketepatan dan ketelitian metode NIR dalam memprediksi kandungan kimia mangga gedong ginci dikaji dari koefisien determinasi R
2
koefisien korelasi r, standar error of calibration set SEC, standar error of validation set
SEP, coefficient of variation CV, dan residual predictive deviation RPD Mauzan et al. 2005. koefisien determinasi R
2
, menunjukkan hubungan antara nilai referensi dengan nilai yang diperdiksi. Nilai maksimumnya adalah 1 yang
menunjukkan prediksi yang sempurna. Nilai R
2
0.75 menunjukan model dapat digunakan. Standar Error of Calibration set SEC, menunjukkan seberapa baik
persamaan kalibrasi cocok dengan data. Nilai SEC yang semakin kecil menunjukkan kesalhan prediksi yang rendah dari kalibrasi. Rasio antara SEC dan
SEP mendekati 100. Standar Error of Validation set SEP, menunjukkan ketidaktepatan kualitas dari model validasi. Nilai yang kecil menunjukkan
model yang baik. Sebaiknya lebih kecil dari standar deviasi data aktual. Coefficient of Variation CV, menunjukkan error sebanding dengan rata-rata
hasil uji kimia bahan. Menurut Matjik et al. 2006 besaran idealnilai CV sangat tergantung pada bidang studi yang digeluti, misalnyauntuk bidan pertanian nilai
CV yang dianggap wajar adalah 20-25, namun percobaan dilakukan di laboratorium nilai CV diharapkan jauh lebih kecil mengingat sebagian kondisi
lingkungan dalam keadaan terkontrol. Residual Predictive Deviation RPD, menunjukkan rasio antara standar deviasi dari data original referensi dengan SEC
dan SEP. Nilai RPD antara 1.5-1.9 menunjukkan prediksi masih kasar dan masih perlu perbaikan pada kalibrasi. Nilai RPD antara 2-2.5 menunjukkan model
prediksi yang cukup baik. Sedangkan niali RPD antara 2.5-3 atau lebih menunjukkan akurasi model prediksi yang baik dan sangat baik
Penggolongan Mangga Gedong Gincu Berdasarkan Kandungan Rasio Gula Asam
Penggolongan mangga Gedong Gincu berdasarkan kandungan rasio gula asam asam, asam-manis, dan manis dengan menggunakan data validasi. Dimana
batasan nilai untuk penggolongan mangga Gedong Gincu berdasarkan kandungan rasio gula asam yaitu nilai dari 0-100 tergolong asam, 101-200 tergolong asam
manis, dan 201-300 digolongkan dengan manis, ini berdasarkan dari perbandingan niali total padatan terlarut dan nilai total asam. Kemudian dilakukan pencocokan
hasil prediksi nir dengan nilai aktual.
Pengelompokkan Mangga Gedong Gincu Berdasarkan Kandungan Total Padatan Non Terlarut serat Selama Penyimpanan Dengan Metode PCA
Pengelompokkan mangga Gedong Gincu berdasarkan kandungan total padatan non terlarut serat selama penyimpanan dibagi menjadi berberapa
kelompok yaitu kelompok mangga dengan kandungan total padatan non terlarut serat yang masih sedikit H0, H1, H2, dan H3, kelompok kandungan total
padatan non terlarut serat yang mulai banyak H4, H5, dan H6, dan kandungan total padatan non terlarut serat sudah banyak H7, H8, H9, dan H10.
18 Pengolahan data spektra menggunakan unscramble software® X version
10.3 CAMO, Norway. Sebelum dilakukan pengelompokan dengan PCA, spektra diberikan pra pengolahan data. Dimana pra pengolahan data yang digunakan
adalah turunan pertama untuk mengurai komponen-komponen yang tumpah tindih dapat diuraikan dan dapat mengurangi baseline linier antara sampel dan dapat
menghilangkan background sehingga meningkatkan resolusi spektra NIR Andasuryani et al. 2013.
Gambar 8 Proses kalibrasi dan validasi