Optimasi Biokonservasi Lendir Biji Kakao untuk Produksi Senyawa Pemberi Citarasa
OPTIMASI BXOKONVEKSI LEXYDIII BIJI KAKAQ
UNTUK PRODUKSl SENYAWA PEMBERI ClTARASA
(FLA VUURING AGENT)
PRQGItAM PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BQGOK
2002
ABSTRAK
ENENG TITA TOSIDA. Optimasi Biokonversi X.,endir Rlj j b k a o wltuk
Produksi Senyawa Pernberi Citarasa (Flawjuring Agent). Dibirnbing oleh
ERIYA'I'NO, TRI PANJI, dan KiXASWAR SYAMSII,
Senystwa aroma rnerupakan k h a n pnting dalam induseri makanan,
xninuman, kosrnetika, f m a s i dan pakan, bahkan penggunaannya rneluas untuk
wewangian ~ r u g r u m cdan
~ ) penyegar udara juir jreshener). Hasi l p n e l itian Tri
Panji et aT., ('1 997) menunjukkan bakwa melaIui biokonversi Iendir biji kakao
sebagai media turn buh Trit7h~derrnuhurziunurn &pat menghasilIran senyawa
aroma yang merupakan senyawa majem uk. Produksi senyawa aroma pada
pertelitian ini perlu diopti~nalkan.Oleh karena itu perlu diteIiti sutu sistem
peningkatan produksi senyawa aroma yang optimal, dalam ha1 ini rneliputi
pngaturan pH, kecepatan pengadukan dan wakt u fermentasi . Tujuan pene I itian
ini adalah untuk inerekayasa model sistem biokonversi ,frwouring ugenr yang
dibatasi sampai p d a &hap rermentasi secara butt$, serta dilanjutkan pada
simulasi dan upti masi proses biokonversi. Penel itian diIaksanakan dengm
menggunakan bahasa pmrograman Forkran 77 yang diirnplementasikan dengan
menggunakan paket softwarc optimasi OPTSYS (Optlmutron ,'iyv/~~n~)
mclalui
pendekatan strategi COMBl .
tiasi l penel itian menggunakan model sirnuirtsi menunjukkan bahwa
kondisi optimum produksi fluvouring ugenl untuk fementasi butch dicapai pada
p1.I 3.7, kecepatan pengadukan 200 W M , denbm peak rmreu procfuk mencapai
angka 8100 (berdasarkan skala GC) dan waktu fermentasi 72 jam. Penurunan
tingkat produksi ,fluvr~~irrrlg
uxer?t setelah fermentasi setarna 72 jam diskikatkan
oleh terakurnulasinya jurnlah sel yang mati akibaf scinakin berkurangnya substrat
yang dikansurnsi oleh sel tersebut. Di lain pihak produk ~jjCIvour~ngugmf
rnenrpakan senyawa valatil, sehingga proses fermentasi yang dilakukan setelah 72
jam men@ki bat kan pruduk mengalami penguapan.
Kondisi optimum fermentasi hatch yang di hasilkan rnelalui proses
simulasi dan opimasi selanjutnya clapat digunakan untuk menghitung
prduk-tivitas sistem secara kesel uruhan. Herdasarkan model produktivitas
tersebut maka &pat ditentukan rnaksimasi model fungsi keuntungan sistem
biokonversi . Namun tidak tersedianya data harp jualJlavowrinb.agent di pasaran,
serta suiitnya pngukurrtn ni lai mutlak konsentrasi jluvwring irgm
mengakibatkan sulitnya penghitungan nilai keuntungan. Qleh karena itu
disarankan terlebih dahulu rnelakukan eksprirnen yang meiibatkan pengukuran
nilai mutlak konsentrasi pruduk, sehingga aplikasi ekonnmis model simulasi
optimasi &pat dilakukan dengdn baik.
SURAT PERrU'YATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis yang besjudul
OPTXMASI BXOKONVERST LEMDXR BXJJ. KAKAO
llNTUK PRODUKSl SENYAWA PEMlERl CITARASA
(FLA VOURING AGENT)
adaiah benar rnerupakan hasil karya say a scndiri dan belurn pertrah dipubl ikasikan.
Sernua data &an informasi yang digunakan telah dinyatakan seara jelas dan &pal
dipriksa kebenarannya.
~ n e Tita
h ~afida
NRP :99580
QPTIMASI BIOKQMVERSI LENDlR BIJI KAKAO
UNTUK PRQDUKSi SENYAWA PEMBERI CITARASA
(FLA VOURING ACENO
oleh
ENENG TITA TQSIDA
Sebagai salah satu syarat untuk memperoteh gelar
Magister Sains pada
Program Studi Teknologi lndustri Pertanian
PRQG RAM PASCASARJANA
INSTITUFTPERTANIAN BQGQR
BOGOR
2002
Judul
: Optimasi Biobmtrri LRndir Biji Krtkaa untuk
Produbi Senyawa Pemberi Citamsol
(nfZroudt&
Agent)
Nama
: EPJEMG TITA TOSUDA
Namor Pokok
:9 9 5 8 0
Program Studi
: Tehdugi fndustri Pertaniatn
Prof, Dr. Xr. Erivahno, MSAE.
Ketuoi Kumisi
Dr. Tri ~ e o i i !MS.
Anggata
2. Kema frogram Studi
Tebnoiogi Industri Pertmian
rn
Dr. Xr. Irawadi Jarnotran
Tanggal Lulus :30 JuIi 2002
Penulis dilahirkan di Tasikmalaya pada tanggal 25 Agustus 1976 scbagai
an& ke empat dari empat bersaudara, dari pasangan D. Encu Suprihat &in
Emin Djuarsih.
Penulis menyelesaikan Sekolah Llasar di SDN Kudanguyah i
Tasikmalaya pa& tsthun 1988, dan lulus dari Sekolah Menegah Pertma Negcri 5
Tasi krnatstya pada tahun 199 2 .
Pa& trthun 1 994 pcnulis lulus dari Sekolah
Menengah Atas Negeri 3 'Tasikmalaya, dan pada tahun ysng sama mendapat
kernpatan untuk me lanjutkan ke Perguruan Ti nggi mefal ui jalur Undangan
Seieksi klasuk IPB f USMI).
Pendidikan sarjana ditempuh di Jurusan "Seknologi Industri Pertanian,
Fakultas Teknulogi Pertanian, Institut Pertanian Bogur, &n lulus pa& tahun 1 999.
Pa& tahm yang sama penulis mendapatkan kesemptitan untuk melanjutkan studi
di Program Pascasarjana, Jurusan Teknologi gindustri Perkmian, XPB. Pada tahun ke
dua (semester tiga) penulis mendapatkan bantuan beasiswa dari BPPS (Beasiswrt
Program Pascasarjana) dan Y ayasan Van dc Vcntcr Maas. X'cnttl is rnulai bcb;c~-la
p d a tahun 2001 sebagai staf pengajar p d n Juxusan ilmu Kornputer, Fakultas
Matematika dan IImu Pengetrthuan AIam, Universitsts Pakuan Bagor.
PRAKATA
Fuji syukur pnulis panjatkan kepacla Allah SWI' atas segita rahmat dan
hidayah-Nyn karya ilrniah ini dapat diselesaikan dengan baik. Tema yang dipilih
dalam penelitian ymg dilsiksanakan sejak buXan Agustus 2001 ini adaiah
biokunversi senyawa pemberi c Itarasa #luvt~uringugcni), dengan judul Optimasi
Biakanversi k n d i r Biji Kwkao untuk Produksi Senyawa Pemhri Citarasa
f F/avnurirlg Agetit).
"Teerirnakasih penulis ucapkan kepada Rapak Prof. Dr. Ir, Eri yatno, MSAE.,
Bapak Dr. Tri Panji, MS.,dnn Rapak Ilr, lr. Khaswar Syamsu, MSc., sciaku
pernbimbing yrtng telah rnernkrikan saran dm petunjuk yang sangat berharga bagi
penyelesaistn karya i lmiah ini. Ucaprtn teri~nakasi h juga disampai kan kepada orang
tua dan keluarga di Tasikrnalaya serta Fredi Andria, aks segala rnotivasi dan cinta
kasihnya. Tak Iupa penulis ucapkan teriina kasih yang sebesar-besamya kegrtda
Bapak Dr. -Ing. Soewarto EXardRienata dan Ibu Uca. Sci Setyaningsih,M S . , ymg
teiah memhri kan bimbingan serta dukungan maril dan materil sejak awal hingga
seleminya studi ini. Semoga Allah SWT membalas segala kebaikan dan bantuan
yang telah diberikan .
Karya ilrniah ini rnasih jauh dari sernpurna, oteh kamna itu kritik dan saran
yang membangun sangat penul is harapkztn. Mudah-mudahan karya itmiah ini
bermanfaat bagi semua fi hak.
Bogur, Agustus 2002
Pen ul is
DAFTAR IS1
..........DAFTAR
......................TABEL
....................
ix
..................................................................x
DAFTAR GAMBAR ........................ .
.
......................................
. xi
DAFTAR LAMPIRAN
.
.
.
TINJAUAN PU STAKA .........................
.
......... ................................................... 4
.................................................. 4
Potensi Lendir Biji Kakao ......................,
.
Teclri...Sistem
.................Optimasi
.........................
Metade COMB1 ...........................................................................................
11
12
M S I L DAN PEMBAHASAN ................................................................................ 20
PernodeIan Sistem Biokonversi Fluvowring Ager?~ ........................................
20
Tmplernentasi Model Biokonversi Flavouring Agent .....................--- ...... - ...... 25
Eksprimentasi Biokanversi Fluvuuring Agent ..............................................
30
Verifi kasi Model Simulasi ..............................................................................32
Apli kasi Madel ...............................................................................................
36
ApIikasi Ekonomis Agruindustri .....................................................................
38
KESIMPULAN DAN SARAN .............................................................................
45
Kesimpulan ..................................................................................................... 45
Saran ................................................................................................................
45
DAFTAR PUSTAKA .............................................................................................. 46
LAMPIRAN .............................................................................................................
49
viii
DAFTAR TABEL
1 . Kornposisi kirnia lendir biji knkao ........ ............
...,... , ,.. . ,.. , . , . , .
2. Laju perturnbuhan biomassa sel 'f'richoderma har~ianum
., . , . . . . . . . .
5
berbarkan variasi pH, dan kecepatan pngadukan . , .... .... ..... ....... , ..., ,
.
....,.. ,. 32
DAFTAR GAMBAR
1 . Kerangka pemikimn pernodelan sistem biakonversi .......................................... 15
2 . Skerna model aptirnasi sistern biokonversi ........................................................ 18
3 . Tahapan penelitianterpadu ...............................................................................
19
.....................
...................
4. Pertumbuhan kultur mi kraba pa& kondisi bateh
.
.
21
5 . Bagan alir irnplementasi model biakonversi ...................................
6 . Kurva konsentrrtsi biornassa scl p&
pH 3 dcngan varias~
..................
30
kwepatan pengadukan ................................... .. ................................................31
7. Kurva konsentrasi biomassa sel @a pH 4 dengan variasi
kecepatm pengadukan .......................................................................................
31
8. Kurva konsentrasi biornassa sel pa& pH 5 dengan variasi
kecepafan pngadukan ...................................................................................
32
9. Kurva validasi hasil simulasi konsentrasi biomass sel pa&
eksprimen 1, 2 dnn 3 .................................................................................... 33
10. Kurva validasi hasil simulasi kansentrasi biornassa sel pada
eksprimen 4, 5 dnn 6 .......................................................................................33
I 1 . Kurva validasi hasii sirnulasi konscntrasi biomassa set pid&
eksperimen 7,8 dan 9 ....................................................................................
34
12. Grafik hasi t simulasi model biakurrversi flavouring agent, untuk
setinp eksperirnen ..........................................................................................
35
X 3 . Grafik h a i l simuiatsi konsentrasi produk melaiui
pengembangan variabel pH untuk RPM 100 .................................................. 36
14. Gmfik h a i l simulasi konsentrasi produk melal ui
pengembangan variabel pH untuk RPM 150 ............................... ............... 37
1 5 . Gafik hasil sirnufasi konsentrasi produk melalui
pengembangan variabel pH untuk RPM 200 .................................................
37
DAFTAR LAMPFRAN
1. Skema pendebtan pada optimasi ........................................................................
49
2 . Komputasi program model biokonversiflcrvouring agenr
52
..................................
3 . Bagan alir strategi optimasi COMB1 dan hasiI optimasi
laju perktmbuhan (AT) uxltuk eksperirnen X -- 9 .........................................
4 . Kumputasi subroutine model apl i kasi ekanomis agroindustri
89
.....................
108
1, PENDARULUAW
Senyawa aroma merupakan bahan penting dalam i ndustri makanstn,
minuman, kosrnetika, famasi dan pakan, BaMcan akhir-stkhir ini senyawa
aroma sernakin rneluas penggunastnnya untuk wewangian (fragrance) dan
penyegar udara (uir,ficshn~r).Pemintaan pasar terhadap senyawa aroma
pun meniugkat, tercatat @a khun 1994 sekitar US%8,5 xnilyar per takun,
dan diperkirakan menjadi US$ 10 rnilyar per tahun pada tahun 2000 (Yong,
1992).
Munculnya aroma pa& bahan disebabkan oleh adanya kandungan
senyawa aroma baik sebagai senyawa tunggal rnaupun rnajemuk ('hi-Panji,
1993).
Aroma pa& Icebanyakan bahm pangan rnerupabn campwan
beberrtpa senynwa dengan komposisi yang kompleks, seperti terdapat pada
bcberapa jenis makanan tradisiunal dan minuman bcralkohol sebagai hasif
aktivitas rnikrcraba.
Beberapa senyawa aroma yang telah banyak digunakan antxa lain 6-
pcntil-a-piron (6pp) yang banyak digunakan untuk minuman ringan dan
yoghurt (Col iins dan Halirn, 1972; Serrano-Carreon et al ., 1 993). I,aktan
dapar memberikan aroma buah-buahan, kelapa, dan h a n g ,
seciangkan
pirazin &pat rnenirnbulkan aroma kacang, kopi, cokelat dan pisang
(Jmssens et al., 1992). Golongan terpen dapat mmeberikan aroma b u n g
s e w dm buah (Collins &n
Hatim, 19721, sedmgkan ester &pat
memberikan aroma buah-buahan hanya dengan lconsentrasi yang rendah
(Janssens et at., 1992).
Hal ini menunjukkan bahwa rnikroba dapat
dljadihn sumber yang sarigat potensid dalsam mernproduksi senyawa
aroma.
Produksi senyawa aroma rnengb~nakanmikroba &pat menggantikm
produksi senyawa arorna dari bahan tanaman.
Menurut Yong (1992)
pruduksi senyawa aroma secara fermentasi mi kraba memiliki kberapa
rnenggunakan kapang ?'P.iclar)dcrmasp. umumnya rnerupkan senyawa yang
rnemJiki aroma khas dan juga dapat dipproduksi oXeh beberap mikruba lain.
Pradulcsi senyawa aroma pa& penelitian ini prlu diopiimalkan.
Uleh karena itu perlu diteliti su;ntu sistem peningkatan pxaduksi senyawa
aroma yang optimal, dalam ha1 in1 meliputi pengatwan pH, keceptan
pengadukan dan waktu femenbsi.
B.
Tujuan
Tujuan pexlelitian ini adalah sebagai berikut :
1.
Merekayasa model sistem biakonversi Iendir biji kakao mtuk produksi
senyawa pernberi citarasa (Fiuvourrtzg Aget~t)yang dibatasi sampai
pada tahap praduksi senyawa aroma pada fermentasi secara butch.
2.
Simutasi mudel dan menentukan kondisi optimum biokonversi
(uptimasi proses biokonversi) berdasarkstn mudel yang tel& dibangun,
yang dapat: d i g d a n untuk merancang operasi Sistem Biakanversi
Flavnurr'ng Agerzt yang optimal bagi agruindustri.
dibatasi pda eksperimentasi pernodelan
sistem proses biokonversi lendir biji kakao untuk produksi senyawa pemnberi
Linglcup pnelitian
inj
citarasa (Fluvourin~Agent), yang dilanjutkm dengan simulasi &n aptimasi
proses. Qptimssi dilakukm meldui penentun kondisi optimum fermentasi
Trichudermci hu~ianum, yang dildcukan dengan memwi vaiasi kondisi
pH, kecepatan pengadukan dm waktu fementasi yang optimum. Penelitian
dilaksanakan dengan rnenggunakan bahasa gemrogaman Fortran 77 yang
diimplementasikan dengan menggunakan paket software ooptimasi OPTSYS
(Optimut ion System).
A.
Potenai h n d i r Blji Ka kaa
Menurut Tri-Panji et :tL (1995) pruduksi biji kstkao Indonesia naik
smm cepat dm diperkiraXcan rnencapai 300.000 metrik ton pada tahun 1994
dm rnenjadi 400.000tan pada t&un 2000. Peningkabn pruduksi biji kakao
yang kemungkinan akan menempatian Indonesia sebagai negara penghasil
biji kakao terksar ketiga di dunia ini juga diiringi dengan peningkatan
jumhh limbah yang dihasilkan, antara lain lendir biji kakrro yang mengaIir
keLuar dari kotak ferrnentltsi pada waktu fermentas1 biji b k a o dan
berpotensi mencernari Iingkungan (Opke, 1984; Tri-Panji et al., 1995). Ji ka
terbuang bersama air cucian biji kakao yang tetah difementasi, bahan ini
dapat menyebabkan nilai BOD air limbah ~nencapzlilebih dari 2000 ppm.
Di sisi lain, beberap peneti tian menunjukkan bahwa pngurangan
lendir biji kakao segar sebelum biji difementasi &pat menurunkan
kwaman biji W a o . Keasarnan blji rnempakan salah satu d&
bad biji
kakao Indonesia sehingga dini Xai bemutu rendah (Ti-Panji, et: al., 1997).
J i b diketola dewan baik, Iendir biji k&ao merupakan h a i l
sampjng industri pngulahan kakao yang cukup menarik. Menurut
Adomako (1 9841, praduksi lendir biji Mae mensapai 0,lO-Q,19I&g biji
b d . Berdasarkaa data praduksi biji tersebut, produlrsi total lendir biji
diperkirakm mencaw 15.000 kilo liter pmahun. Blji kakao yang
rnengmdung gula (1 2-1 5%), pektin (5-7%) asam nun valatil f0,8-1,5%) dan
protein (0,l-0,5%) (Opeke, 19841, secara ekonomis belum p m a h
digunakan. Kornposisi kimia Iendir biji kakaa
yang lebih lengkap ciapat
diliXxat pa& Tabel I. Kamposisi kimia ini rnemungkinkm lendir biji hkao
untdc digunalran sebagaj media pertumbuhan mikroba penghasil senyawa
aroma.
"Tabe1 I . Kornmsisi kimia lendir bii i kairaoa
-
Air
Bahan kering
Asam-asaam non-volatil
Asam-asam volatil
Glukasa
Sukrosa
Pektin
Protein
Abu
"ohan ( 1963)
l3.
I
0,40-0,50
Bioreaktor
Ada tiga kelornpak bioreaktctar yang banyak digunakan untuk
produksi pa& skala industri, yaitu bioxeaktor tanpa pengaduk tanpa aerasi
(76%), tanpa pengaduk dengan aerasi ( 1 I %), d m dengm pengaduk dcngan
aerasi (13%) (Scragg, 1991). Kebanyakan perkembangan prod& baru
membutuhkan mikroarganisme ym g membutuhkan aerasi dan pengadukan.
k n g m dernikian, perkembangan bioreak-tor banyak diarfian
pada
kelompok ini. Bioreaktor aerob dapat dibagi dalam empat kategori, yaitu
bioreaktor t i p tangki berpengaduk (stir~.eJ-~unkpre~i'~~urt'
cyck), uirifi,
Zoup, dan intmobilized system. Untuk produksi senyaw&aroma yang bcsi fat
volatil rnenggwakan mikruba aerob, tip b g k i bepngaduk dinilai paling
Pcnggunaan biordtor untuk sistem amobilisasi e l periu
mempertirnbangkan sifat mmekanis matriks pendukung
y m g digunakan
untk mobilisasi. a t r i k s ini bimnya mudah pecah, sehingga biaxeaktor
dengan pergeseran hidrodinamis keciI seperti pucked-cdumn, ,flurdizeu"beu',
atau air[$ lebih disukai (Shuler & mgi, 1992).
Teari Pemodelsn Dan Simulasi
Secisra umum model didefinisikan sebagai suatu perwakilan atau
rsbstraksi dari seburth obyek atau situasi aktual . Modet memperlihatkm
hubungan-fiubungan langsung maupun tidak lawsung sertw kaitan timbal
balik (sebab-nkibat). Eriyatno (1999) msnyatakan bahwa salah satu dasar
utama pengembangan model adalah menemukrtn peubatr-peubah yang
penting dan tepat . Penemuan peubah tersebut sangat itrat hubungannya
dengan pengknjian hubungan-hubungan yang twdapat diantara peubatr
tersebut.
Teknik kuantitatif seperti persarnaan regresi dan sirnulasi
merupakan cara untuk mempelajari keterkaitan tersebut.
Pada teori utama pernodelan dan sirnulasi dikenal istilah sistern
real, yang didefmisikan sebagai dnerafi tertentu yang &an menjadi fokus
perhatian da1am proses pernodelan dm simulasi. Eksperimentasi terhdap
sistem real &an rnengakibistkan pembahan struktur dasrrr dari sistem reat
tersebut. Hal ini dipengamhi aleh krt>agai parameter input. yang akan
menyebabkan kandisi sistem real bembah sedemikirin rupa sehingga sesuai
dengan output yaw dikapkan atau output yang &an
diprediksi
(Hardhienata, 1995).
S m a umum model dikategorikan ke dalarn tiga jenis yakni : I).
Model ikonik, 2). Modal analog dan 3). Model sirnbolik. Pernodelan
mencakup sulitu pemilihan kwslrteririsrik dari pmakilan abstrralr yang
paling tepat pada situasi yang terjadi. Pada umurnnya madel maternratik
dibedakan menjadi dua bagian, yakni Model Statis Ban Dinamis (Eriyatna,
1999; BuIack dm Krististnsen, 1987). PemiIihan model tersebut tergantung
pada tujuan dari pengkajian sistern dan furnutasi masatah.
Menurut
Hardhienata (1995) pa& model statik, hubungan antarw vwiabel-variabel
yang ada dalam model hanya tejadi pada satu level w&u
(t)
yangj m a .
Sedang pada mudet dinamik trubungan antara variabel-variabel mode1
menyangkut level walrtu yang bmlainan. Di amping besaran input x dm
beman outpuby, pada model dinarnik masih ada besaran lain z ywng diseh
bf:.suran unruru. Secarrt umum, pada model dimmik terdaprtt dusl fungsi J'
dan g, Fungsi f didefinisikan seperti beri kut :
Dengan diketahui :(I) dan :(I I lil) masing-masing adalah keadatln mode!
pada waktu t dan I+&. Metalui pnganrh input x, k e a d w mode1 $9 parfa,
waktu
w&u
r akan dibawa/ditransfomasikan ke dalarn kedaan =(t8 di) pada
6 + dt . Qleh karena ituf di sebut sebagaifungsi trcrnsformasr'secfangkan
,
fungsi g menggambarkan ketergantunganlhubungan anhra autput y o yang
diamat1 terhadap pngaruh dari input xfi) dan dari keadaan zfi). Iiubungan
tersebut dapat diformulasikan seperti berikut:
dun g disebut sebagai f u n g i luaran (fungsi output).
Gottfried ( 1984) menambahkan b k w a proses sirnulasi stukastik di
susun oleh beberapa kurnponen utama, yakni sistem, state (kandisi), model,
dan opefating policy. Kondisi sistem mnencakup selumh kxakterist i k yang
relevan terhadap sistem ynng dianatisis. Biasanya sistem dikarakterisasi
melaui suatu set atrlbd spesifik. Pendukung kondisi sistern mencakup hiha1 berikut :
1 ).State VuriuB&es,jih setiap atribut &pat dikwakterisasi m d a korndisi
sistem &pat ditampitkan secara kuantitatif, sehingga variabel-varinbel
yang unik dipat digunakan untuk representasi setiap atribut. Jika sistem
memiliki m State Variables, maka &pat: diekspresikan secara matematis
melalui lambang berikut : (sl, sz,... .., s,,,).
2). Decisirjn Vuriabkes, pada beberap situlasi variabel ini ditcntukan
langsung oleh analis atau pngambil keputusstn, dm independen terhadap
pertimbangan-prtimhangan ydng lainnya, Variabel ini tfiekspresikan
secara maternatis rnelaluj ekspresi berikut : (xl, xz,.
.. . .. , x,>
3). Parameter Sistem, sama halnya dengan Decision Variakl, nilainya dapat
dispesifikasi di awal analisis.
Kuantifikasi parameter ini biasanya
dinyatnkan dafarn kntuk diantnranya adaf& konstanta fisik, parameter
desain, kanstanta proporsionaf, dan diekspresikan secara maternatis
rnelafui ekspresi krikut : (cl, Q, .. . .., c k )
Dengan demikian State Variwbel &an basifat dependen terhadap parameter
dan Decision Variable terpilih, diekspresikan s m a matmatis melalui
ekspresi berikut : S =AC,X)
Model sistem dinamis berubah secara kontinyu badasarkan waktu.
Perub&an tersebut digunakan unhk mewakili sistem yang direpresentasikan
meldui suatu set feedback loops yang ditentukan berdrrsarh hubungan
antara level (state vuriabet) dm iajju genzbahan (rate) u t u kondisi variabel.
Kedua fial tersebut mentpakan komponen utama ddam suatu model dinamis.
State w i a h e l disesuaikan dengwn vwriabel kontinyu, sedangkan laju
pmbahan rnewakili hasil bagi deferensial terhadap w&u untuk setiap
levelnya.
Persamaan yang digunakan untuk representas! variasi level
twhadap waktu harus dikanversi ke dalam bentuk p e r s a m deferensid
(Schmidt, 1987). Pada GPSS-FORTRAN Versi 3 permmaan tersebut
dideklarasikan dalam format sebagai berikut :
Bungay (1985) menambahkan bahwa pada riset-riset sistem fisik
dm triologis umurnnya data d i p l o h berdaswkan perubahan waktu, atau
dengan kata Inin, sistem tersebut berlaku swam dinamis.
Kajian
keterbubungan (relafionskips) dan eksplwtori dtnri perilaku sistern
merupakan satu hat yang sangat p t i n g datam riset-riset tersebut, &in=
traf ini dapat dijadikan sebagai alat bantu untuk mengorganisir informasi,
yang akhimya dapat dirnwnf~atkmuntuk proses pemocfelan selanjutnya.
Ada kemungkinan terjadinya kesulitan dalam mempexoleh bentuk
persamm yang rasionstl, oleh knrena adanya atrurnulasi dctri berbagai falrtor
yang berpengaruh terhadap sistem. Namun demikian wingkali dapat
diselesaikan
melalui
formulasi
persarnwan
untuk
komponen
laju
perubahannya. Salah satu cantoh adaiah pertumbuhan kultur mikraba yang
befinteraksi dengan faktar-faktor yang sangat kompleks, sehingga fluktuasi
populasi suf it diprediksi. Hal ini dapat diatasi dengan cara memfakuskan
pernodelan pada laju perturnbuhan yang dapat diperaleh dari konsentrasi
nutrien dan interaksi dengm syarat-syarat utama pertumtruhan seperti
inhibisi, stirnulasi atau antagonisrn$Bungay, 1985; Bulock and Kristianan,
1987).
Secara
sistematis berikut
ini
dipparkan Imgkah-tangkah
penyusunan suatu model abstrak :
1). Penentuan komponen-komponen model.
2). Pendefinisian struktur model.
3). Pacarian peran penggnti untuk pengwuh-pengaruh dari luar.
Pemyataan keadmn model abstrak. dayat diperofeh rnelaluj dm
cara yakni : analitis dan sirnulasi. Milai-nilai yang diperoleh baik secara
analitik maupun secara simdasi dapat dibandingkan dengan nilai yang
diperofeh c
h
i eksperimen pada sistem real sesungguhnya.
Proses
perbanctingdn ini d i k e d dengan istilah validasi. Proses ini digunakan
untuk rnelihat kemampuan model yang dibuat &lam menggmbarkan
keadaan sisam real. Kecocokan antam sistem dan model hanya dapat
dicapai stampi batas toleransi tertentu.
jika model abstwk d a p t
menggambarkan kadaan sistern reai sampai tolemnsi yang ditentukan, data
madel &pat ditransfer ke &lam sisiern reat (Ilardhienata, 19951,
Kata optimasi berarti mencari atau memperbaiki keadaan suatu
sistem sedemikian rupa schingga memenuhi persyarapan-persyaratan tertentu
(Hardhienata, 1 995). Syarat-syarat suatu si stem yang dapat dioptimasikan
adalah bahwa sistern tersebut harus mempunysti sifat-sifat sebagai krikut :
I).Variabilitas yang berarti suatu sistern dapat dioptimasikan jika pada
sistem tersebut kr&pat Iebih dari satu penyelesaian altematif
2). Penilaian terp~lduterhadap semua criteria yang ada (pndefinisian fungsi
sasaran harus jelns)
Secara garis b e ~ a&
r dua metode (stmtegi) aptimasi yang dapat
digunakan uxltuk rnencari penyelesaian optimal ddari masalah-masalah yang
telah &formulasikan swam makmatika yaitu :
Menurut Hsudhienata (1 495)sistem OFrnasi yang d i p d m pa&
paket QPTSYS rnemiliki ernpat strategi optimasi numerik dan secara rinci
dijelaskan sebagai berikut :
1 ). Metode FIBOM CCI y m g rnemiliki sistem keqja didasari oleh
bilangan Fibonacci dan dapat digunakm untuk masalah yang hanya
rnemiliki satu vartabel
2)* Metode COMPLEX (Constrained siMFLEX) bekerja dengan card
memperksstr, memutar dan rnemperkecil suatu area yang disebut
Simplex. Sirnplex A l a h suatu ftgur topologi (pdyeder) yang
rnernkntang dalam suatu ruang berdirnensi n abu Rn
3). Strategi E VQI,USI rnenrpakan strategi optirnasi yang bekerja
berciasarkan rnekanisme &ri evo lusi biologis
4). Strsttegi
COMBI adalah strategi optirnasi
yang dikernbangkan
berdasarkan strategi Complex dan Evalusi
Metode FIBONACCI diperkertalkan pertam kaii oleh Kiefer pada
tahun 1953 dan rnerupakan metode optirnasi yang paling baik diantstra
metode-metode yang a&. Saymgnya rnetade ini h y a bisa digunakan
untuk problem-problem yang hanya mempunyai satu variabel optimasi sajnja,
Metode ini bekerja krdaswtrkm barisan bilmgan dari 1,eonardo von Pisa
yang lebih dikenal dengan nama Fibonacci. Karena problcm optimasi yang
ada pada penelitian ini rnernpunyai lebih dari satu variabcl, maka metode
Fibonacci ini ti&
akan digunakan.
Metode optima1 COMPLEX pertama kali dipubfikasikan oleh
Box ddam suatu "ComputerJaurnd" tahun 1965. N m a COMPLEX krasal
dari singkatan Constrained siMPLEX ymg merupakm hasil rnodifrkasi
yang dilakukan oteh Box pada strategi optimasi SIMPLEX (bukan strategi
optimasi dari Damig untuk program linier !) y m g k r d dari Spendly,
Hext dm Mimsworth [Hardhienata, 19951. Dalm mtncari psisi optimum,
strate@ COMPLEX tpekerja dengan casa memprksar, memutar dm
mernperkwil suatu m a yang disebut Simplex. Simplex &fah suwtu figw
topalogi (pXyedf?x)yang memkntang dalam suatu rung berdimensi n atau
Strategi optimasi E VOICUS1 menlpakan strategi aptimasi yang
bekerja krdaswkan m e h i s m e dari evolusi bi010gis ymg pada tahun 1973
dipublikasikan prtama kali aleh Rechenberg. Adttpun rnekanisrne optimasi
evolusi tersebut didawri oleh pernyataan berikut : "Daiam a i m ini, rnahluk
hidup yang dapstt lebi fr menyesuaikan diri dengan lingkungannya akan lebih
berhasil berkembmg dui pada mahluk hidup yang kmmg bisa
menyesuaikan diri dengan lingkungannya. Proses ini pertama kali
dikemukakan oleh C. Darwin (1 859) d m kemdian dikenal dengan istibh
Evolusi". Rechenberg mencoba mengaplikasikan proses evolusi ini pa&
bidang numerik untuk rnenyelesaiakan problem-problem optimasi .
.
Strategi CUMM adalah strategi optirnasi yang dikernbangkan
.
berdasarkan strate@ Complex dan Evolusi. DaIam starkegi Cornbi ini sifatsifac baik yang dirniIiki oleh strategi Complex dm Evolusi dicoba disatukan
dan dirnanfaatkan secarn optimal (Hardhienab and Molnar, 1993).
F. M,etodeCombi
Bcrdasarkan pcnycl idikan yang dilakukan dcngan rnenggunakan
test-test fungsi stmdar
(Hwdhienata and M a l w , 1993), dapt ditunjukkan
bahwa stmtegi Cornbi merniliki sifai-sifats e ~ r tkrikut
i
:
1).
Unhk problem-problem dengan banyak optima, probabilitas mtuk:
dapat menemukm optimum global sama dengan dirnilifu oIeh strategi
Evulusi .
2). Kecepatrtn konvergensi &ri strategi Cornbi jauh lebitx tinggi daripada
keceptan kanvcrgensi dari strategi Evolusi.
Dzttam hal ini keceptan konvergensi sama dengm jumlah
penghitungan fungsi sasaran yang dibutuhkrtn untuk mencar1 posisi
optimum. JumIah ini rnenjadi penting karena penghitungan Fuagsi swarm
biasanya berhubungun dcngan wslktu sirnulasi yang cukup lama. Strategi
Combi memiliki algoritma seperti haInya &paparkan berikut ini.
1. Phase Persiapan (diberikan oieh user) :
a.
Fungsi Sasrtran ( Q )
b. TitikStartyangmemenuhirestriks(~"?
c.
KetelitianyangBiinginkan(RETA)
d. Sumlah sudut Simplex yang diinginkan (k) dengan n+l
UNTUK PRODUKSl SENYAWA PEMBERI ClTARASA
(FLA VUURING AGENT)
PRQGItAM PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BQGOK
2002
ABSTRAK
ENENG TITA TOSIDA. Optimasi Biokonversi X.,endir Rlj j b k a o wltuk
Produksi Senyawa Pernberi Citarasa (Flawjuring Agent). Dibirnbing oleh
ERIYA'I'NO, TRI PANJI, dan KiXASWAR SYAMSII,
Senystwa aroma rnerupakan k h a n pnting dalam induseri makanan,
xninuman, kosrnetika, f m a s i dan pakan, bahkan penggunaannya rneluas untuk
wewangian ~ r u g r u m cdan
~ ) penyegar udara juir jreshener). Hasi l p n e l itian Tri
Panji et aT., ('1 997) menunjukkan bakwa melaIui biokonversi Iendir biji kakao
sebagai media turn buh Trit7h~derrnuhurziunurn &pat menghasilIran senyawa
aroma yang merupakan senyawa majem uk. Produksi senyawa aroma pada
pertelitian ini perlu diopti~nalkan.Oleh karena itu perlu diteIiti sutu sistem
peningkatan produksi senyawa aroma yang optimal, dalam ha1 ini rneliputi
pngaturan pH, kecepatan pengadukan dan wakt u fermentasi . Tujuan pene I itian
ini adalah untuk inerekayasa model sistem biokonversi ,frwouring ugenr yang
dibatasi sampai p d a &hap rermentasi secara butt$, serta dilanjutkan pada
simulasi dan upti masi proses biokonversi. Penel itian diIaksanakan dengm
menggunakan bahasa pmrograman Forkran 77 yang diirnplementasikan dengan
menggunakan paket softwarc optimasi OPTSYS (Optlmutron ,'iyv/~~n~)
mclalui
pendekatan strategi COMBl .
tiasi l penel itian menggunakan model sirnuirtsi menunjukkan bahwa
kondisi optimum produksi fluvouring ugenl untuk fementasi butch dicapai pada
p1.I 3.7, kecepatan pengadukan 200 W M , denbm peak rmreu procfuk mencapai
angka 8100 (berdasarkan skala GC) dan waktu fermentasi 72 jam. Penurunan
tingkat produksi ,fluvr~~irrrlg
uxer?t setelah fermentasi setarna 72 jam diskikatkan
oleh terakurnulasinya jurnlah sel yang mati akibaf scinakin berkurangnya substrat
yang dikansurnsi oleh sel tersebut. Di lain pihak produk ~jjCIvour~ngugmf
rnenrpakan senyawa valatil, sehingga proses fermentasi yang dilakukan setelah 72
jam men@ki bat kan pruduk mengalami penguapan.
Kondisi optimum fermentasi hatch yang di hasilkan rnelalui proses
simulasi dan opimasi selanjutnya clapat digunakan untuk menghitung
prduk-tivitas sistem secara kesel uruhan. Herdasarkan model produktivitas
tersebut maka &pat ditentukan rnaksimasi model fungsi keuntungan sistem
biokonversi . Namun tidak tersedianya data harp jualJlavowrinb.agent di pasaran,
serta suiitnya pngukurrtn ni lai mutlak konsentrasi jluvwring irgm
mengakibatkan sulitnya penghitungan nilai keuntungan. Qleh karena itu
disarankan terlebih dahulu rnelakukan eksprirnen yang meiibatkan pengukuran
nilai mutlak konsentrasi pruduk, sehingga aplikasi ekonnmis model simulasi
optimasi &pat dilakukan dengdn baik.
SURAT PERrU'YATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis yang besjudul
OPTXMASI BXOKONVERST LEMDXR BXJJ. KAKAO
llNTUK PRODUKSl SENYAWA PEMlERl CITARASA
(FLA VOURING AGENT)
adaiah benar rnerupakan hasil karya say a scndiri dan belurn pertrah dipubl ikasikan.
Sernua data &an informasi yang digunakan telah dinyatakan seara jelas dan &pal
dipriksa kebenarannya.
~ n e Tita
h ~afida
NRP :99580
QPTIMASI BIOKQMVERSI LENDlR BIJI KAKAO
UNTUK PRQDUKSi SENYAWA PEMBERI CITARASA
(FLA VOURING ACENO
oleh
ENENG TITA TQSIDA
Sebagai salah satu syarat untuk memperoteh gelar
Magister Sains pada
Program Studi Teknologi lndustri Pertanian
PRQG RAM PASCASARJANA
INSTITUFTPERTANIAN BQGQR
BOGOR
2002
Judul
: Optimasi Biobmtrri LRndir Biji Krtkaa untuk
Produbi Senyawa Pemberi Citamsol
(nfZroudt&
Agent)
Nama
: EPJEMG TITA TOSUDA
Namor Pokok
:9 9 5 8 0
Program Studi
: Tehdugi fndustri Pertaniatn
Prof, Dr. Xr. Erivahno, MSAE.
Ketuoi Kumisi
Dr. Tri ~ e o i i !MS.
Anggata
2. Kema frogram Studi
Tebnoiogi Industri Pertmian
rn
Dr. Xr. Irawadi Jarnotran
Tanggal Lulus :30 JuIi 2002
Penulis dilahirkan di Tasikmalaya pada tanggal 25 Agustus 1976 scbagai
an& ke empat dari empat bersaudara, dari pasangan D. Encu Suprihat &in
Emin Djuarsih.
Penulis menyelesaikan Sekolah Llasar di SDN Kudanguyah i
Tasikmalaya pa& tsthun 1988, dan lulus dari Sekolah Menegah Pertma Negcri 5
Tasi krnatstya pada tahun 199 2 .
Pa& trthun 1 994 pcnulis lulus dari Sekolah
Menengah Atas Negeri 3 'Tasikmalaya, dan pada tahun ysng sama mendapat
kernpatan untuk me lanjutkan ke Perguruan Ti nggi mefal ui jalur Undangan
Seieksi klasuk IPB f USMI).
Pendidikan sarjana ditempuh di Jurusan "Seknologi Industri Pertanian,
Fakultas Teknulogi Pertanian, Institut Pertanian Bogur, &n lulus pa& tahun 1 999.
Pa& tahm yang sama penulis mendapatkan kesemptitan untuk melanjutkan studi
di Program Pascasarjana, Jurusan Teknologi gindustri Perkmian, XPB. Pada tahun ke
dua (semester tiga) penulis mendapatkan bantuan beasiswa dari BPPS (Beasiswrt
Program Pascasarjana) dan Y ayasan Van dc Vcntcr Maas. X'cnttl is rnulai bcb;c~-la
p d a tahun 2001 sebagai staf pengajar p d n Juxusan ilmu Kornputer, Fakultas
Matematika dan IImu Pengetrthuan AIam, Universitsts Pakuan Bagor.
PRAKATA
Fuji syukur pnulis panjatkan kepacla Allah SWI' atas segita rahmat dan
hidayah-Nyn karya ilrniah ini dapat diselesaikan dengan baik. Tema yang dipilih
dalam penelitian ymg dilsiksanakan sejak buXan Agustus 2001 ini adaiah
biokunversi senyawa pemberi c Itarasa #luvt~uringugcni), dengan judul Optimasi
Biakanversi k n d i r Biji Kwkao untuk Produksi Senyawa Pemhri Citarasa
f F/avnurirlg Agetit).
"Teerirnakasih penulis ucapkan kepada Rapak Prof. Dr. Ir, Eri yatno, MSAE.,
Bapak Dr. Tri Panji, MS.,dnn Rapak Ilr, lr. Khaswar Syamsu, MSc., sciaku
pernbimbing yrtng telah rnernkrikan saran dm petunjuk yang sangat berharga bagi
penyelesaistn karya i lmiah ini. Ucaprtn teri~nakasi h juga disampai kan kepada orang
tua dan keluarga di Tasikrnalaya serta Fredi Andria, aks segala rnotivasi dan cinta
kasihnya. Tak Iupa penulis ucapkan teriina kasih yang sebesar-besamya kegrtda
Bapak Dr. -Ing. Soewarto EXardRienata dan Ibu Uca. Sci Setyaningsih,M S . , ymg
teiah memhri kan bimbingan serta dukungan maril dan materil sejak awal hingga
seleminya studi ini. Semoga Allah SWT membalas segala kebaikan dan bantuan
yang telah diberikan .
Karya ilrniah ini rnasih jauh dari sernpurna, oteh kamna itu kritik dan saran
yang membangun sangat penul is harapkztn. Mudah-mudahan karya itmiah ini
bermanfaat bagi semua fi hak.
Bogur, Agustus 2002
Pen ul is
DAFTAR IS1
..........DAFTAR
......................TABEL
....................
ix
..................................................................x
DAFTAR GAMBAR ........................ .
.
......................................
. xi
DAFTAR LAMPIRAN
.
.
.
TINJAUAN PU STAKA .........................
.
......... ................................................... 4
.................................................. 4
Potensi Lendir Biji Kakao ......................,
.
Teclri...Sistem
.................Optimasi
.........................
Metade COMB1 ...........................................................................................
11
12
M S I L DAN PEMBAHASAN ................................................................................ 20
PernodeIan Sistem Biokonversi Fluvowring Ager?~ ........................................
20
Tmplernentasi Model Biokonversi Flavouring Agent .....................--- ...... - ...... 25
Eksprimentasi Biokanversi Fluvuuring Agent ..............................................
30
Verifi kasi Model Simulasi ..............................................................................32
Apli kasi Madel ...............................................................................................
36
ApIikasi Ekonomis Agruindustri .....................................................................
38
KESIMPULAN DAN SARAN .............................................................................
45
Kesimpulan ..................................................................................................... 45
Saran ................................................................................................................
45
DAFTAR PUSTAKA .............................................................................................. 46
LAMPIRAN .............................................................................................................
49
viii
DAFTAR TABEL
1 . Kornposisi kirnia lendir biji knkao ........ ............
...,... , ,.. . ,.. , . , . , .
2. Laju perturnbuhan biomassa sel 'f'richoderma har~ianum
., . , . . . . . . . .
5
berbarkan variasi pH, dan kecepatan pngadukan . , .... .... ..... ....... , ..., ,
.
....,.. ,. 32
DAFTAR GAMBAR
1 . Kerangka pemikimn pernodelan sistem biakonversi .......................................... 15
2 . Skerna model aptirnasi sistern biokonversi ........................................................ 18
3 . Tahapan penelitianterpadu ...............................................................................
19
.....................
...................
4. Pertumbuhan kultur mi kraba pa& kondisi bateh
.
.
21
5 . Bagan alir irnplementasi model biakonversi ...................................
6 . Kurva konsentrrtsi biornassa scl p&
pH 3 dcngan varias~
..................
30
kwepatan pengadukan ................................... .. ................................................31
7. Kurva konsentrasi biomassa sel @a pH 4 dengan variasi
kecepatm pengadukan .......................................................................................
31
8. Kurva konsentrasi biornassa sel pa& pH 5 dengan variasi
kecepafan pngadukan ...................................................................................
32
9. Kurva validasi hasil simulasi konsentrasi biomass sel pa&
eksprimen 1, 2 dnn 3 .................................................................................... 33
10. Kurva validasi hasil simulasi kansentrasi biornassa sel pada
eksprimen 4, 5 dnn 6 .......................................................................................33
I 1 . Kurva validasi hasii sirnulasi konscntrasi biomassa set pid&
eksperimen 7,8 dan 9 ....................................................................................
34
12. Grafik hasi t simulasi model biakurrversi flavouring agent, untuk
setinp eksperirnen ..........................................................................................
35
X 3 . Grafik h a i l simuiatsi konsentrasi produk melaiui
pengembangan variabel pH untuk RPM 100 .................................................. 36
14. Gmfik h a i l simulasi konsentrasi produk melal ui
pengembangan variabel pH untuk RPM 150 ............................... ............... 37
1 5 . Gafik hasil sirnufasi konsentrasi produk melalui
pengembangan variabel pH untuk RPM 200 .................................................
37
DAFTAR LAMPFRAN
1. Skema pendebtan pada optimasi ........................................................................
49
2 . Komputasi program model biokonversiflcrvouring agenr
52
..................................
3 . Bagan alir strategi optimasi COMB1 dan hasiI optimasi
laju perktmbuhan (AT) uxltuk eksperirnen X -- 9 .........................................
4 . Kumputasi subroutine model apl i kasi ekanomis agroindustri
89
.....................
108
1, PENDARULUAW
Senyawa aroma merupakan bahan penting dalam i ndustri makanstn,
minuman, kosrnetika, famasi dan pakan, BaMcan akhir-stkhir ini senyawa
aroma sernakin rneluas penggunastnnya untuk wewangian (fragrance) dan
penyegar udara (uir,ficshn~r).Pemintaan pasar terhadap senyawa aroma
pun meniugkat, tercatat @a khun 1994 sekitar US%8,5 xnilyar per takun,
dan diperkirakan menjadi US$ 10 rnilyar per tahun pada tahun 2000 (Yong,
1992).
Munculnya aroma pa& bahan disebabkan oleh adanya kandungan
senyawa aroma baik sebagai senyawa tunggal rnaupun rnajemuk ('hi-Panji,
1993).
Aroma pa& Icebanyakan bahm pangan rnerupabn campwan
beberrtpa senynwa dengan komposisi yang kompleks, seperti terdapat pada
bcberapa jenis makanan tradisiunal dan minuman bcralkohol sebagai hasif
aktivitas rnikrcraba.
Beberapa senyawa aroma yang telah banyak digunakan antxa lain 6-
pcntil-a-piron (6pp) yang banyak digunakan untuk minuman ringan dan
yoghurt (Col iins dan Halirn, 1972; Serrano-Carreon et al ., 1 993). I,aktan
dapar memberikan aroma buah-buahan, kelapa, dan h a n g ,
seciangkan
pirazin &pat rnenirnbulkan aroma kacang, kopi, cokelat dan pisang
(Jmssens et al., 1992). Golongan terpen dapat mmeberikan aroma b u n g
s e w dm buah (Collins &n
Hatim, 19721, sedmgkan ester &pat
memberikan aroma buah-buahan hanya dengan lconsentrasi yang rendah
(Janssens et at., 1992).
Hal ini menunjukkan bahwa rnikroba dapat
dljadihn sumber yang sarigat potensid dalsam mernproduksi senyawa
aroma.
Produksi senyawa aroma rnengb~nakanmikroba &pat menggantikm
produksi senyawa arorna dari bahan tanaman.
Menurut Yong (1992)
pruduksi senyawa aroma secara fermentasi mi kraba memiliki kberapa
rnenggunakan kapang ?'P.iclar)dcrmasp. umumnya rnerupkan senyawa yang
rnemJiki aroma khas dan juga dapat dipproduksi oXeh beberap mikruba lain.
Pradulcsi senyawa aroma pa& penelitian ini prlu diopiimalkan.
Uleh karena itu perlu diteliti su;ntu sistem peningkatan pxaduksi senyawa
aroma yang optimal, dalam ha1 in1 meliputi pengatwan pH, keceptan
pengadukan dan waktu femenbsi.
B.
Tujuan
Tujuan pexlelitian ini adalah sebagai berikut :
1.
Merekayasa model sistem biakonversi Iendir biji kakao mtuk produksi
senyawa pernberi citarasa (Fiuvourrtzg Aget~t)yang dibatasi sampai
pada tahap praduksi senyawa aroma pada fermentasi secara butch.
2.
Simutasi mudel dan menentukan kondisi optimum biokonversi
(uptimasi proses biokonversi) berdasarkstn mudel yang tel& dibangun,
yang dapat: d i g d a n untuk merancang operasi Sistem Biakanversi
Flavnurr'ng Agerzt yang optimal bagi agruindustri.
dibatasi pda eksperimentasi pernodelan
sistem proses biokonversi lendir biji kakao untuk produksi senyawa pemnberi
Linglcup pnelitian
inj
citarasa (Fluvourin~Agent), yang dilanjutkm dengan simulasi &n aptimasi
proses. Qptimssi dilakukm meldui penentun kondisi optimum fermentasi
Trichudermci hu~ianum, yang dildcukan dengan memwi vaiasi kondisi
pH, kecepatan pengadukan dm waktu fementasi yang optimum. Penelitian
dilaksanakan dengan rnenggunakan bahasa gemrogaman Fortran 77 yang
diimplementasikan dengan menggunakan paket software ooptimasi OPTSYS
(Optimut ion System).
A.
Potenai h n d i r Blji Ka kaa
Menurut Tri-Panji et :tL (1995) pruduksi biji kstkao Indonesia naik
smm cepat dm diperkiraXcan rnencapai 300.000 metrik ton pada tahun 1994
dm rnenjadi 400.000tan pada t&un 2000. Peningkabn pruduksi biji kakao
yang kemungkinan akan menempatian Indonesia sebagai negara penghasil
biji kakao terksar ketiga di dunia ini juga diiringi dengan peningkatan
jumhh limbah yang dihasilkan, antara lain lendir biji kakrro yang mengaIir
keLuar dari kotak ferrnentltsi pada waktu fermentas1 biji b k a o dan
berpotensi mencernari Iingkungan (Opke, 1984; Tri-Panji et al., 1995). Ji ka
terbuang bersama air cucian biji kakao yang tetah difementasi, bahan ini
dapat menyebabkan nilai BOD air limbah ~nencapzlilebih dari 2000 ppm.
Di sisi lain, beberap peneti tian menunjukkan bahwa pngurangan
lendir biji kakao segar sebelum biji difementasi &pat menurunkan
kwaman biji W a o . Keasarnan blji rnempakan salah satu d&
bad biji
kakao Indonesia sehingga dini Xai bemutu rendah (Ti-Panji, et: al., 1997).
J i b diketola dewan baik, Iendir biji k&ao merupakan h a i l
sampjng industri pngulahan kakao yang cukup menarik. Menurut
Adomako (1 9841, praduksi lendir biji Mae mensapai 0,lO-Q,19I&g biji
b d . Berdasarkaa data praduksi biji tersebut, produlrsi total lendir biji
diperkirakm mencaw 15.000 kilo liter pmahun. Blji kakao yang
rnengmdung gula (1 2-1 5%), pektin (5-7%) asam nun valatil f0,8-1,5%) dan
protein (0,l-0,5%) (Opeke, 19841, secara ekonomis belum p m a h
digunakan. Kornposisi kimia Iendir biji kakaa
yang lebih lengkap ciapat
diliXxat pa& Tabel I. Kamposisi kimia ini rnemungkinkm lendir biji hkao
untdc digunalran sebagaj media pertumbuhan mikroba penghasil senyawa
aroma.
"Tabe1 I . Kornmsisi kimia lendir bii i kairaoa
-
Air
Bahan kering
Asam-asaam non-volatil
Asam-asam volatil
Glukasa
Sukrosa
Pektin
Protein
Abu
"ohan ( 1963)
l3.
I
0,40-0,50
Bioreaktor
Ada tiga kelornpak bioreaktctar yang banyak digunakan untuk
produksi pa& skala industri, yaitu bioxeaktor tanpa pengaduk tanpa aerasi
(76%), tanpa pengaduk dengan aerasi ( 1 I %), d m dengm pengaduk dcngan
aerasi (13%) (Scragg, 1991). Kebanyakan perkembangan prod& baru
membutuhkan mikroarganisme ym g membutuhkan aerasi dan pengadukan.
k n g m dernikian, perkembangan bioreak-tor banyak diarfian
pada
kelompok ini. Bioreaktor aerob dapat dibagi dalam empat kategori, yaitu
bioreaktor t i p tangki berpengaduk (stir~.eJ-~unkpre~i'~~urt'
cyck), uirifi,
Zoup, dan intmobilized system. Untuk produksi senyaw&aroma yang bcsi fat
volatil rnenggwakan mikruba aerob, tip b g k i bepngaduk dinilai paling
Pcnggunaan biordtor untuk sistem amobilisasi e l periu
mempertirnbangkan sifat mmekanis matriks pendukung
y m g digunakan
untk mobilisasi. a t r i k s ini bimnya mudah pecah, sehingga biaxeaktor
dengan pergeseran hidrodinamis keciI seperti pucked-cdumn, ,flurdizeu"beu',
atau air[$ lebih disukai (Shuler & mgi, 1992).
Teari Pemodelsn Dan Simulasi
Secisra umum model didefinisikan sebagai suatu perwakilan atau
rsbstraksi dari seburth obyek atau situasi aktual . Modet memperlihatkm
hubungan-fiubungan langsung maupun tidak lawsung sertw kaitan timbal
balik (sebab-nkibat). Eriyatno (1999) msnyatakan bahwa salah satu dasar
utama pengembangan model adalah menemukrtn peubatr-peubah yang
penting dan tepat . Penemuan peubah tersebut sangat itrat hubungannya
dengan pengknjian hubungan-hubungan yang twdapat diantara peubatr
tersebut.
Teknik kuantitatif seperti persarnaan regresi dan sirnulasi
merupakan cara untuk mempelajari keterkaitan tersebut.
Pada teori utama pernodelan dan sirnulasi dikenal istilah sistern
real, yang didefmisikan sebagai dnerafi tertentu yang &an menjadi fokus
perhatian da1am proses pernodelan dm simulasi. Eksperimentasi terhdap
sistem real &an rnengakibistkan pembahan struktur dasrrr dari sistem reat
tersebut. Hal ini dipengamhi aleh krt>agai parameter input. yang akan
menyebabkan kandisi sistem real bembah sedemikirin rupa sehingga sesuai
dengan output yaw dikapkan atau output yang &an
diprediksi
(Hardhienata, 1995).
S m a umum model dikategorikan ke dalarn tiga jenis yakni : I).
Model ikonik, 2). Modal analog dan 3). Model sirnbolik. Pernodelan
mencakup sulitu pemilihan kwslrteririsrik dari pmakilan abstrralr yang
paling tepat pada situasi yang terjadi. Pada umurnnya madel maternratik
dibedakan menjadi dua bagian, yakni Model Statis Ban Dinamis (Eriyatna,
1999; BuIack dm Krististnsen, 1987). PemiIihan model tersebut tergantung
pada tujuan dari pengkajian sistern dan furnutasi masatah.
Menurut
Hardhienata (1995) pa& model statik, hubungan antarw vwiabel-variabel
yang ada dalam model hanya tejadi pada satu level w&u
(t)
yangj m a .
Sedang pada mudet dinamik trubungan antara variabel-variabel mode1
menyangkut level walrtu yang bmlainan. Di amping besaran input x dm
beman outpuby, pada model dinarnik masih ada besaran lain z ywng diseh
bf:.suran unruru. Secarrt umum, pada model dimmik terdaprtt dusl fungsi J'
dan g, Fungsi f didefinisikan seperti beri kut :
Dengan diketahui :(I) dan :(I I lil) masing-masing adalah keadatln mode!
pada waktu t dan I+&. Metalui pnganrh input x, k e a d w mode1 $9 parfa,
waktu
w&u
r akan dibawa/ditransfomasikan ke dalarn kedaan =(t8 di) pada
6 + dt . Qleh karena ituf di sebut sebagaifungsi trcrnsformasr'secfangkan
,
fungsi g menggambarkan ketergantunganlhubungan anhra autput y o yang
diamat1 terhadap pngaruh dari input xfi) dan dari keadaan zfi). Iiubungan
tersebut dapat diformulasikan seperti berikut:
dun g disebut sebagai f u n g i luaran (fungsi output).
Gottfried ( 1984) menambahkan b k w a proses sirnulasi stukastik di
susun oleh beberapa kurnponen utama, yakni sistem, state (kandisi), model,
dan opefating policy. Kondisi sistem mnencakup selumh kxakterist i k yang
relevan terhadap sistem ynng dianatisis. Biasanya sistem dikarakterisasi
melaui suatu set atrlbd spesifik. Pendukung kondisi sistern mencakup hiha1 berikut :
1 ).State VuriuB&es,jih setiap atribut &pat dikwakterisasi m d a korndisi
sistem &pat ditampitkan secara kuantitatif, sehingga variabel-varinbel
yang unik dipat digunakan untuk representasi setiap atribut. Jika sistem
memiliki m State Variables, maka &pat: diekspresikan secara matematis
melalui lambang berikut : (sl, sz,... .., s,,,).
2). Decisirjn Vuriabkes, pada beberap situlasi variabel ini ditcntukan
langsung oleh analis atau pngambil keputusstn, dm independen terhadap
pertimbangan-prtimhangan ydng lainnya, Variabel ini tfiekspresikan
secara maternatis rnelaluj ekspresi berikut : (xl, xz,.
.. . .. , x,>
3). Parameter Sistem, sama halnya dengan Decision Variakl, nilainya dapat
dispesifikasi di awal analisis.
Kuantifikasi parameter ini biasanya
dinyatnkan dafarn kntuk diantnranya adaf& konstanta fisik, parameter
desain, kanstanta proporsionaf, dan diekspresikan secara maternatis
rnelafui ekspresi krikut : (cl, Q, .. . .., c k )
Dengan demikian State Variwbel &an basifat dependen terhadap parameter
dan Decision Variable terpilih, diekspresikan s m a matmatis melalui
ekspresi berikut : S =AC,X)
Model sistem dinamis berubah secara kontinyu badasarkan waktu.
Perub&an tersebut digunakan unhk mewakili sistem yang direpresentasikan
meldui suatu set feedback loops yang ditentukan berdrrsarh hubungan
antara level (state vuriabet) dm iajju genzbahan (rate) u t u kondisi variabel.
Kedua fial tersebut mentpakan komponen utama ddam suatu model dinamis.
State w i a h e l disesuaikan dengwn vwriabel kontinyu, sedangkan laju
pmbahan rnewakili hasil bagi deferensial terhadap w&u untuk setiap
levelnya.
Persamaan yang digunakan untuk representas! variasi level
twhadap waktu harus dikanversi ke dalam bentuk p e r s a m deferensid
(Schmidt, 1987). Pada GPSS-FORTRAN Versi 3 permmaan tersebut
dideklarasikan dalam format sebagai berikut :
Bungay (1985) menambahkan bahwa pada riset-riset sistem fisik
dm triologis umurnnya data d i p l o h berdaswkan perubahan waktu, atau
dengan kata Inin, sistem tersebut berlaku swam dinamis.
Kajian
keterbubungan (relafionskips) dan eksplwtori dtnri perilaku sistern
merupakan satu hat yang sangat p t i n g datam riset-riset tersebut, &in=
traf ini dapat dijadikan sebagai alat bantu untuk mengorganisir informasi,
yang akhimya dapat dirnwnf~atkmuntuk proses pemocfelan selanjutnya.
Ada kemungkinan terjadinya kesulitan dalam mempexoleh bentuk
persamm yang rasionstl, oleh knrena adanya atrurnulasi dctri berbagai falrtor
yang berpengaruh terhadap sistem. Namun demikian wingkali dapat
diselesaikan
melalui
formulasi
persarnwan
untuk
komponen
laju
perubahannya. Salah satu cantoh adaiah pertumbuhan kultur mikraba yang
befinteraksi dengan faktar-faktor yang sangat kompleks, sehingga fluktuasi
populasi suf it diprediksi. Hal ini dapat diatasi dengan cara memfakuskan
pernodelan pada laju perturnbuhan yang dapat diperaleh dari konsentrasi
nutrien dan interaksi dengm syarat-syarat utama pertumtruhan seperti
inhibisi, stirnulasi atau antagonisrn$Bungay, 1985; Bulock and Kristianan,
1987).
Secara
sistematis berikut
ini
dipparkan Imgkah-tangkah
penyusunan suatu model abstrak :
1). Penentuan komponen-komponen model.
2). Pendefinisian struktur model.
3). Pacarian peran penggnti untuk pengwuh-pengaruh dari luar.
Pemyataan keadmn model abstrak. dayat diperofeh rnelaluj dm
cara yakni : analitis dan sirnulasi. Milai-nilai yang diperoleh baik secara
analitik maupun secara simdasi dapat dibandingkan dengan nilai yang
diperofeh c
h
i eksperimen pada sistem real sesungguhnya.
Proses
perbanctingdn ini d i k e d dengan istilah validasi. Proses ini digunakan
untuk rnelihat kemampuan model yang dibuat &lam menggmbarkan
keadaan sisam real. Kecocokan antam sistem dan model hanya dapat
dicapai stampi batas toleransi tertentu.
jika model abstwk d a p t
menggambarkan kadaan sistern reai sampai tolemnsi yang ditentukan, data
madel &pat ditransfer ke &lam sisiern reat (Ilardhienata, 19951,
Kata optimasi berarti mencari atau memperbaiki keadaan suatu
sistem sedemikian rupa schingga memenuhi persyarapan-persyaratan tertentu
(Hardhienata, 1 995). Syarat-syarat suatu si stem yang dapat dioptimasikan
adalah bahwa sistern tersebut harus mempunysti sifat-sifat sebagai krikut :
I).Variabilitas yang berarti suatu sistern dapat dioptimasikan jika pada
sistem tersebut kr&pat Iebih dari satu penyelesaian altematif
2). Penilaian terp~lduterhadap semua criteria yang ada (pndefinisian fungsi
sasaran harus jelns)
Secara garis b e ~ a&
r dua metode (stmtegi) aptimasi yang dapat
digunakan uxltuk rnencari penyelesaian optimal ddari masalah-masalah yang
telah &formulasikan swam makmatika yaitu :
Menurut Hsudhienata (1 495)sistem OFrnasi yang d i p d m pa&
paket QPTSYS rnemiliki ernpat strategi optimasi numerik dan secara rinci
dijelaskan sebagai berikut :
1 ). Metode FIBOM CCI y m g rnemiliki sistem keqja didasari oleh
bilangan Fibonacci dan dapat digunakm untuk masalah yang hanya
rnemiliki satu vartabel
2)* Metode COMPLEX (Constrained siMFLEX) bekerja dengan card
memperksstr, memutar dan rnemperkecil suatu area yang disebut
Simplex. Sirnplex A l a h suatu ftgur topologi (pdyeder) yang
rnernkntang dalam suatu ruang berdirnensi n abu Rn
3). Strategi E VQI,USI rnenrpakan strategi optirnasi yang bekerja
berciasarkan rnekanisme &ri evo lusi biologis
4). Strsttegi
COMBI adalah strategi optirnasi
yang dikernbangkan
berdasarkan strategi Complex dan Evalusi
Metode FIBONACCI diperkertalkan pertam kaii oleh Kiefer pada
tahun 1953 dan rnerupakan metode optirnasi yang paling baik diantstra
metode-metode yang a&. Saymgnya rnetade ini h y a bisa digunakan
untuk problem-problem yang hanya mempunyai satu variabel optimasi sajnja,
Metode ini bekerja krdaswtrkm barisan bilmgan dari 1,eonardo von Pisa
yang lebih dikenal dengan nama Fibonacci. Karena problcm optimasi yang
ada pada penelitian ini rnernpunyai lebih dari satu variabcl, maka metode
Fibonacci ini ti&
akan digunakan.
Metode optima1 COMPLEX pertama kali dipubfikasikan oleh
Box ddam suatu "ComputerJaurnd" tahun 1965. N m a COMPLEX krasal
dari singkatan Constrained siMPLEX ymg merupakm hasil rnodifrkasi
yang dilakukan oteh Box pada strategi optimasi SIMPLEX (bukan strategi
optimasi dari Damig untuk program linier !) y m g k r d dari Spendly,
Hext dm Mimsworth [Hardhienata, 19951. Dalm mtncari psisi optimum,
strate@ COMPLEX tpekerja dengan casa memprksar, memutar dm
mernperkwil suatu m a yang disebut Simplex. Simplex &fah suwtu figw
topalogi (pXyedf?x)yang memkntang dalam suatu rung berdimensi n atau
Strategi optimasi E VOICUS1 menlpakan strategi aptimasi yang
bekerja krdaswkan m e h i s m e dari evolusi bi010gis ymg pada tahun 1973
dipublikasikan prtama kali aleh Rechenberg. Adttpun rnekanisrne optimasi
evolusi tersebut didawri oleh pernyataan berikut : "Daiam a i m ini, rnahluk
hidup yang dapstt lebi fr menyesuaikan diri dengan lingkungannya akan lebih
berhasil berkembmg dui pada mahluk hidup yang kmmg bisa
menyesuaikan diri dengan lingkungannya. Proses ini pertama kali
dikemukakan oleh C. Darwin (1 859) d m kemdian dikenal dengan istibh
Evolusi". Rechenberg mencoba mengaplikasikan proses evolusi ini pa&
bidang numerik untuk rnenyelesaiakan problem-problem optimasi .
.
Strategi CUMM adalah strategi optirnasi yang dikernbangkan
.
berdasarkan strate@ Complex dan Evolusi. DaIam starkegi Cornbi ini sifatsifac baik yang dirniIiki oleh strategi Complex dm Evolusi dicoba disatukan
dan dirnanfaatkan secarn optimal (Hardhienab and Molnar, 1993).
F. M,etodeCombi
Bcrdasarkan pcnycl idikan yang dilakukan dcngan rnenggunakan
test-test fungsi stmdar
(Hwdhienata and M a l w , 1993), dapt ditunjukkan
bahwa stmtegi Cornbi merniliki sifai-sifats e ~ r tkrikut
i
:
1).
Unhk problem-problem dengan banyak optima, probabilitas mtuk:
dapat menemukm optimum global sama dengan dirnilifu oIeh strategi
Evulusi .
2). Kecepatrtn konvergensi &ri strategi Cornbi jauh lebitx tinggi daripada
keceptan kanvcrgensi dari strategi Evolusi.
Dzttam hal ini keceptan konvergensi sama dengm jumlah
penghitungan fungsi sasaran yang dibutuhkrtn untuk mencar1 posisi
optimum. JumIah ini rnenjadi penting karena penghitungan Fuagsi swarm
biasanya berhubungun dcngan wslktu sirnulasi yang cukup lama. Strategi
Combi memiliki algoritma seperti haInya &paparkan berikut ini.
1. Phase Persiapan (diberikan oieh user) :
a.
Fungsi Sasrtran ( Q )
b. TitikStartyangmemenuhirestriks(~"?
c.
KetelitianyangBiinginkan(RETA)
d. Sumlah sudut Simplex yang diinginkan (k) dengan n+l