R
2
= R
2
Data komposisi kimia dugaan NIR akan divalidasi dengan data hasil pengujian secara kimiawi di laboratorium kimia dan dibuat hubungan antara keduanya, setelah itu akan dihitung standar
error. Standar error merupakan selisih antara nilai hasil dugaan dengan nilai sebenarnya. SE yang semakin kecil menunjukkan model yang semakin baik. Nilai kecil yang baik adalah nilai yang
semakin mendekati nol sehingga dipastikan model dapat memprediksi dengan baik kadar dugaan. Standar error diperoleh dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
Dimana: SE = Standar error validasi
Y
NIR
= Kadar air, protein, karbohidrat dugaan NIR Y = Kadar air, protein, karbohidrat dengan uji kimia
n = Jumlah sampel Setelah dihitung standar error SE, dihitung pula koefisien keragaman Coefficent of
Variability. Walpole 1995 menyatakan bahwa dengan simpangan baku standar deviasi saja tidak dapat mengatakan banyak mengenai keragaman satu kumpulan data.
Ukuran lain yang mungkin lebih layak adalah koefisien keragaman CV. CV menunjukkan besarnya error sebanding dengan rata-rata hasil analisis kimiawi laboratorium data referensi. CV
dapat digunakan untuk membandingkan dua keragaman kelompok data yang selang nilainya jauh berbeda satu sama lain bahkan dapat digunakan untuk membandingkan keragaman dua atau lebih
kelompok data meskipun satuan pengukurannya tidak sama.
Menurut Matjik et al. 2006 besaran ideal nilai CV sangat tergantung pada bidang studi yang digeluti, misalnya untuk bidang 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.
Fontaine et al. 2002 mendefinisikan CV sebagai relatif standar deviasi RSD untuk membandingkan keragaman crude protein dengan asam amino hasil kalibrasi NIRS. SE dan CV
terkecil menunjukkan hasil yang paling baik. Coefficient of variability dirumuskan dengan:
Dimana: CV
= Koefisien keragaman SE
= Standar error validasi = Rataan kadar air, protein, karbohidrat aktual sampel penelitian
c. Data Treatment
Pada penelitian ini perlakuan data yang diberikan adalah normalisasi, penghalusan rataan setip 3 titik, derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik, kombinasi antara rataan setip 3 titik,
derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik, dan kombinasi antara ketiga perlakuan data. Normalisasi dilakukan untuk meminimalkan atau menghilangkan pengaruh tegangan terhadap hasil yang diberikan
dan mengurangi pengaruh perbedaan ukuran sampel yang diuji. Smoothing berfungsi untuk memilih penghalusan fungsi dengan teliti tanpa menghilangkan informasi spektrum yang ada dan mengurangi
guncangan dan memperkecil galat yang terjadi selama pengukuran NIR dan analisis kimiawi laboratorium. Derivatif kedua Savitzky-Golay berfungsi untuk mereduksi efek basis dari adanya
pertambahan dari proses absorban serta menghilangkan masalah basis kemiringan persamaan regresi Tiaprasit dan Sangpithukwong dalam Purba, 2010.
Gambar 7 . Diagram alir pelaksanaan penelitian pendugaan kadar air, karbohidrat, dan protein biji
sorgum. Biji Sorgum sebanyak 70 sampel
Pengukuran spektrum biji sorgum dengan NIRFlex Solids Spectrometer
N-500 dengan NIRWare
Metode kalibrasi dan seleksi spektrum kalibrasivalidasi
1. Kalibrasi 23 total sampel
2. Validasi 13 total sampel
Perancangan model kalibrasi dengan metode multivariatif, yaitu:
1. Principal Component Regression PCR
2. Partial Least Square PLS
Penentuan persamaan regresi kalibrasi
Penentuan validasi R
2
, koefisien keragaman CV, dan standar error
kalibrasi SEC
R
2
, koefisien keragaman CV, dan standar error
validasi SEP Data pantulan Reflektan,R
Data absorban Log 1R
Data analisis kimia bii sorgum dalam software yaitu NIRWare Management
Console
Proses kalibrasi dan validasi menggunakan software NIRCal 5
Analisis kimiawi kadar air, karbohidrat dan protein biji sorgum
secara destruktif
Data Treatment Mulai
Selesai
18
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Reflektan
Near Infrared Biji Sorgum
Data pengukuran yang dihasilkan dari perangkat NIRFlex petri Solids N-500 yang digunakan dalam penelitian ini adalah data reflektan R NIR dengan panjang gelombang 4000-10000 cm
-1
atau 1000-2500 nm dengan interval 4 cm
-1
. Menurut Mohsenin 1984 apabila sinar dipancarkan dari sumber ke bahan organik, maka sekitar 4 akan dipantulkan kembali oleh permukaan luar regular
refraction, dan sekitar 96 sisanya akan masuk ke dalam produk yang selanjutnya mengalami penyerapan absorption, pemantulan body reflection, penyebaran scattering, dan penerusan
cahaya transmitten. Analisis NIR untuk bahan pertanian cenderung menggunakan reflektan karena pada umumnya bahan pertanian tidak tembus cahaya.
Metode NIR mengukur besarnya parameter optik akibat interaksi antara gelombang cahaya dengan molekul-molekul materi. Pada saat radiasi infra merah mengenai sampel padat, beberapa
dipantulkan dari permukaan sampel. Proporsi radiasi lainnya masuk ke sampel dan diserap sekitar 2 mm. Radiasi yang tidak diserap diteruskan melalui sampel atau dipantulkan dari dalam sampel
Dryden, 2003.
Menurut Ruiz 2001 dalam Purba 2011 setiap bahan atau material biologi memiliki spektrum NIR yang spesifik. Apabila dua sampel bahan yang mempunyai komposisi kimia dan fisik
berbeda, maka spektrum NIR juga berbeda, yaitu dilihat dari puncak-puncak gelombang pada spektrum reflektan. Kurva spektrum reflektan NIR dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 . Kurva spektrum reflektan NIR pada 70 sampel biji sorgum
0,1 0,2
0,3 0,4
0,5 0,6
0,7
4000 4400 4800 5200 5600 6000 6400 6800 7200 7600 8000 8400 8800 9200 9600 10000 R
e fl
e kta
n
Panjang Gelombang cm
-1
sorgum 1 sorgum 2
sorgum 3 sorgum 4
sorgum 5 sorgum 6
sorgum 7 sorgum 8
sorgum 9 sorgum 10
sorgum 11 sorgum 12
sorgum 13 sorgum 14
sorgum 15 sorgum 16
sorgum 17 sorgum 18
sorgum 19 sorgum 20
sorgum 21 sorgum 22
sorgum 23 sorgum 24
sorgum 25 sorgum 26
sorgum 27 sorgum 28
sorgum 29 sorgum 30
sorgum 31 sorgum 32
sorgum 33 sorgum 34
sorgum 35 sorgum 36
sorgum 37 sorgum 38
sorgum 39 sorgum 40
sorgum 41 sorgum 42
sorgum 43 sorgum 44
sorgum 45 sorgum 46
sorgum 47 sorgum 48
sorgum 49 sorgum 50
sorgum 51 sorgum 52
sorgum 53 sorgum 54
sorgum 55 sorgum 56
sorgum 57 sorgum 58
sorgum 59 sorgum 60
sorgum 61 sorgum 62
sorgum 63 sorgum 64
sorgum 65 sorgum 66
sorgum 67 sorgum 68
sorgum 69 sorgum 70
