DOI: 10.29303/jrpb.v10i1.328 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## PEMODELAN MATEMATIS KINETIKA PENGERINGAN CABAI MERAH DENGAN PERLAKUAN BLANSING SUHU RENDAH

## Mathematical Modelling of Red Chili Drying Kinetics with Low-Temperature Blanching
Pretreatment
Andi Muhammad Irfan 1,*) , Nunik Lestari 2
1 Program Studi Pendidikan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Makassar,
Jl. Daeng Tata Raya Kampus UNM Parang Tambung, Makassar Indonesia
2 Program Studi Pendidikan Teknologi Pertanian, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Makassar, Jl. Daeng Tata Raya Kampus UNM Parang Tambung, Makassar Indonesia
Email *) : andimuhammadirfan@unm.ac.id
Diterima: Desember 2021 Disetujui: Maret 2022

## ABSTRACT
Low-temperature  blanching  in  a  relatively  long  time  is  still  rarely  done  as  a  pretreatment before  drying  chilies.  Low-temperature  blanching  also  has  a  positive  impact  on  the  dried material. The drying conditions of red chili can be optimized by studying the drying kinetics and mathematical models. This study aims to identify the drying kinetics, determine the most suitable  drying  mathematical  model,  and  analyze  the  color  of  dried  chili  produced. The blanching process was carried out at a temperature of 60°C for 10, 15, and 20 minutes. The drying  process  was  carried  out  using  a  greenhouse  effect  type  solar  dryer.  Fifteen mathematical models of thin-layer drying were chosen to simulate the drying characteristics of red chili with low temperature blanching treatment at several blanching time durations. The observed moisture ratio (MR) value was used to determine the predicted MR with curve fitting using  non-linear  regression  analysis.  The  results  show  that  compared  to  other  treatments, blanching  at  low  temperature  for  20  minutes  before  drying  chilies  increases  the  material's drying rate and results in lower final moisture content. The color of dried chili produced is also better, supported by a lower browning index value. The most accurate mathematical model to describe the drying characteristics of red chilies for each treatment is the Modified Midilli- Kucuk Model, which is confirmed by statistical analysis R 2 of 0.996 – 0.997, X 2 of 0.029 x 10 -2 – 0.035 x 10 -2 , SSE of 1.027 x 10 -2 – 1.239 x 10 -2 , and RMSE of 1.689 x 10 -2 – 1.855 x 10 -2 .
Keywords: browning index; chili; colour; drying; mathematical modeling

## ABSTRAK
Blansing suhu rendah dalam waktu yang relatif lama masih jarang dilakukan sebagai perlakuan pendahuluan  sebelum  pengeringan  cabai.  Blansing  suhu  rendah  sejatinya  juga  memberikan dampak  positif  bagi  bahan  yang  dikeringkan.  Kondisi  operasi  pengeringan  cabai  merah tersebut  dapat  dioptimalkan  dengan  mempelajari  kinetika  pengeringan  dan  model matematikanya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kinetika  pengeringan,
menentukan  model  matematika  pengeringan  yang  paling  sesuai,  serta  untuk  menganalisis warna dari cabai kering yang dihasilkan. Proses blansing dilakukan pada suhu 60°C selama 10, 15, dan 20 menit. Proses pengeringan dilakukan menggunakan alat pengering tenaga surya tipe efek  rumah  kaca.  Lima  belas  model  matematika  pengeringan  lapis  tipis  dipilih  untuk menyimulasikan  karakteristik  pengeringan  cabai  merah  dengan  perlakuan  blansing  suhu rendah  pada  beberapa  durasi  waktu  blansing.  Nilai moisture  ratio (MR)  hasil  observasi digunakan untuk menentukan MR prediksi dengan curve fitting menggunakan analisis regresi non  linear.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dibandingkan  dengan  perlakuan  lainnya, perlakuan  blansing  suhu  rendah  selama  20  menit  sebelum  mengeringkan  cabai  dapat meningkatkan laju pengeringan bahan dan menghasilkan kadar air akhir yang lebih rendah. Warna cabai kering yang dihasilkan juga lebih baik, didukung dengan nilai browning index yang  lebih  rendah.  Adapun  model  matematika  yang  paling  akurat  untuk  mendeskripsikan karakteristik pengeringan cabai merah untuk tiap perlakuan adalah Model Modified Midilli- Kucuk, yang dikonfirmasi dengan analisis statistik R 2 berkisar antara 0,996 – 0,997, X 2 berkisar antara 0,029 x 10 -2 – 0,035 x 10 -2 , SSE berkisar antara 1,027 x 10 -2 – 1,239 x 10 -2 , dan RMSE berkisar antara 1,689 x 10 -2 – 1,855 x 10 -2 .
Kata kunci: browning index ; cabai; model matematika; pengeringan; warna

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Melimpahnya  cabai  saat  panen  raya sering kali membawa permasalahan terhadap  rendahnya  harga  jual  di  pasaran. Kondisi ini menuntut peran teknologi untuk dapat  mengubah  cabai  segar  yang  rentan membusuk  menjadi  produk  olahan  dengan umur simpan yang lebih panjang, contohnya dengan teknologi pengeringan. Pengeringan cabai  merupakan  salah  satu  solusi  yang banyak dilakukan sebagai bentuk diversifikasi produk dengan nilai jual yang lebih tinggi.
Perlakuan  awal  sebelum  pengeringan cabai  berpengaruh  terhadap  performa pengeringan dan produk akhirnya. Blansing merupakan salah satu bentuk perlakuan awal yang banyak dilakukan sebelum mengeringkan  cabai,  yang  bertujuan  untuk inaktivasi enzim guna mencegah pencoklatan,  oksidasi  lipid,  dan  reaksi degeneratif  lainnya,  serta  mempermudah penguapan air bahan saat proses pengeringan (Apriana, et al ., 2016).
Teknik  blansing  dengan  air  atau  uap bersuhu  tinggi  banyak  digunakan  untuk perlakuan  awal  pengeringan  cabai.  Namun cara ini terlalu riskan mengingat karotenoid pada  cabai  sangat  sensitif  terhadap  suhu
tinggi.  Warna  cabai  dapat  berubah  karena reaksi biokimia tertentu yang terjadi selama pemrosesan,  khususnya  selama  perlakuan termal seperti pada proses blansing (Wang, et al ., 2020). Warna merah pada cabai yang dipengaruhi  oleh  karotenoid  harus  dijaga, mengingat  estetika  warna  juga  merupakan faktor  yang  menentukan  tingkat  mutu  dari produk cabai kering.
Blansing  dengan  menggunakan  suhu rendah dalam waktu yang relatif lama, atau low temperature long time blanching ( LTLT blanching ), dapat dilakukan untuk meminimalisir  kekhawatiran  terhadap  efek samping dari perlakuan blansing pada suhu tinggi. Blansing suhu rendah dalam kisaran suhu  antara  55-80°C,  telah  terbukti  sangat baik terhadap warna, tekstur, mutu sensori, serta  mengurangi  kerusakan  fisik  dan pengelupasan dari sayur-sayuran dan buah- buahan  selama  pemrosesan  lebih  lanjut (Abu-Ghannam & Jaiswal 2015; Guzek, et al ., 2012; Lestari, et al ., 2020; Ngobese, et al ., 2017).
Optimalisasi kondisi operasi pengeringan cabai merah dengan perlakuan blansing  suhu  rendah  dapat  dilakukan dengan
mempelajari kinetika pengeringannya.  Pengelolaan  parameter- parameter operasi dari kinetika pengeringan tersebut  dapat  dioptimalkan  melalui  model
matematika  pengeringan  lapis  tipis,  yang juga dapat memprediksi kinerja dari proses pengeringan (Fudholi, et al ., 2012). Dalam penggunaannya,  untuk  menyimulasikan suatu  kurva  pengeringan  pada  kondisi operasi  pengeringan  tertentu,  sangat diperlukan  penetapan  model  yang  paling akurat atau sesuai.
Beberapa  studi  tentang  kinetika  dan model matematika pengeringan cabai merah telah dilakukan, tetapi studi yang telah ada masih  memiliki  keterbatasan.  Beberapa penelitian  tersebut  seperti  yang  dilakukan oleh  Tunde-Akintunde  (2011),  terbatas hanya  menggunakan  4  jenis  model matematika
untuk memprediksi pengeringan  cabai  dan  menggunakan perlakuan blansing pada suhu tinggi 100°C. Penelitian Rabha, et al ., (2017) dan Yelmen, et  al ., (2019) telah menggunakan beberapa jenis  model  matematika,  namun  masih terbatas  pada  perbedaan  jenis  cabai  yang dikeringkan, tanpa perlakuan awal blansing, serta pada jenis alat pengering yang berbeda. Penelitian  Wang, et  al .,  (2020)  masih terbatas pada teknik blansing high-humidity hot  air  impingement  blanching (HHAIB) yang menggunakan suhu tinggi 105-115°C, serta  tanpa  pembahasan  mengenai  kinetika dan  model  matematika  pengeringan. Penelitian  Lestari  &  Samsuar  (2021)  telah menganalisis  kinetika  pengeringan  cabai merah yang dipengaruhi perlakuan blansing suhu  rendah  70°C,  tetapi  terbatas  pada minimnya  jenis  model  matematika  yang digunakan,  tanpa  pembahasan  difusivitas efektif,  dan  tidak  menyertakan  kajian tentang warna cabai kering yang dihasilkan.
Informasi  mengenai  kinetika  dan model matematika pengeringan cabai sangat dibutuhkan  agar  dapat  mengoptimalkan proses  pengeringan  dan  memperbaiki kualitas  produk  cabai  kering  yang dihasilkan. Kajian tersebut sangat dibutuhkan mengingat hasil-hasil penelitian yang  terdahulu  memiliki  keterbatasan  dan hanya  sesuai  pada  kondisi  pengeringan tertentu.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini dilakukan  untuk  melengkapi  keterbatasan- keterbatasan dari penelitian yang telah ada.

## Tujuan
Berdasarkan rumusan masalah tersebut,  penelitian  ini  dilakukan  dengan tujuan  mempelajari  kinetika  pengeringan dan menentukan model matematika pengeringan yang paling sesuai untuk cabai merah,  dengan  perlakuan  blansing  pada suhu yang lebih rendah (60 o C), serta untuk menganalisis warna dari cabai kering yang dihasilkan.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat pengering yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  alat  pengering  tenaga surya  tipe  efek  rumah  kaca  (ERK).  Alat pengering  ini  memiliki  luas  bangunan  150 m 2 , dan terdapat 600 buah tray yang masing- masing berdimensi 120 cm x 80 cm x 5 cm (Irfan, et  al. ,  2021).  Adapun  alat-alat pendukung lainnya berupa temperature data logger Elitech RC-4 untuk mengukur suhu, hygrometer Misol  DS102  untuk  mengukur kelembaban relatif (RH), solar power meter model  SM206  untuk  mengukur  intensitas radiasi  matahari, colorimeter CS-10  untuk mengukur  nilai  Lab * warna  cabai, timbangan  analitik  KERN  ABT  320-4M untuk  mengukur  massa  sampel,  serta  oven BINDER  ED-240  dan  desikator  sebagai peralatan untuk mengukur kadar air sampel.
Bahan  yang  digunakan  adalah  cabai merah besar, dengan panjang buah 19,43 ± 0,80  cm,  diameter  buah  7,17  ±  0,67  cm (diameter  diukur  pada  diameter  terbesar buah, yaitu pada bagian tengah buah), serta massa rata-rata per buah cabai sebesar 27,38 ± 0,84 gram. Cabai yang digunakan sebagai sampel  adalah  cabai  dengan  kondisi  utuh tanpa  penyayatan,  pembelahan,  ataupun pemotongan.  Cabai-cabai  tersebut  telah melalui tahap pembersihan dan sortasi untuk menyeragamkan bentuk, ukuran, dan warna.

## Prosedur Pengeringan
Proses  blansing  cabai  dilakukan menggunakan  air  bersuhu  60°C  tanpa adanya bahan aditif lainnya. Durasi blansing dilakukan selama 10 menit (PB10), 15 menit
(PB15), dan 20 menit (PB20) sesuai dengan masing-masing
perlakuan penelitian.
Banyaknya  cabai  yang  digunakan  adalah 500 gram untuk tiap perlakuan. Cabai yang telah  diberi  perlakuan  blansing  dan  siap dikeringkan  lalu  diletakkan  di  atas tray. Cabai  diatur  posisinya  agar  tidak  saling bertumpuk.
Pengeringan  dilakukan  dari  pukul 09.00-16.00  setiap  hari.  Proses  dihentikan ketika  massa  sampel  cabai  tidak  lagi mengalami penurunan (konstan).
Pengukuran massa sampel, radiasi matahari, kelembaban  relatif  (RH),  dan  suhu pengeringan dilakukan setiap 1 jam.

## Pengamatan dan Analisis Data

## Kadar air
Kadar  air  ditentukan  dengan  metode AOAC.  Kadar  air  sampel  dihitung berdasarkan basis kering dengan pendekatan Persamaan 1 (Fudholi, et al. , 2012).
M = w(t) − d
d x 100% ......................... (1)
Keterangan: M   = kadar air basis kering (%) d   = massa kering bahan (g) w(t) = massa bahan saat t (g).

## Laju pengeringan
Laju pengeringan atau DR (% db/jam) menggambarkan variasi penurunan kadar air sampel selama proses pengeringan terhadap waktu.  Laju  pengeringan  dihitung  dengan Persamaan 2 (Darvishi, et al. , 2014).
DR= M t −  M t+dt dt .................................. (2)
Keterangan:
M t = kadar air basis kering saat t (%) M t+dt = kadar air basis kering saat t+d t (%) dt   = waktu pengeringan t t+1 -t t (jam)
Moisture ratio Moisture ratio (MR) merupakan rasio jumlah  air  bahan  pada  waktu  tertentu terhadap jumlah air  awal  bahan. MR  cabai merah  selama  percobaan  pengeringan
lapisan tipis dihitung menggunakan Persamaan 3 (Fithriani et al. , 2016; Hawa et al ., 2019).
MR= M t -  M e M o - M e ..................................... (3)
Keterangan:
M t = kadar air pada waktu t (%) M o = kadar air awal (%) M e = kadar air kesetimbangan (%)

## Model matematika
Perilaku  pengeringan  cabai  merah dengan  perlakuan  blansing  suhu  rendah dapat dideskripsikan melalui model matematika  pengeringan  lapis  tipis.  Pada penelitian  ini  dilakukan  pengujian  dengan berbagai  model  matematika  pengeringan lapis  tipis  (Tabel  1)  untuk  menentukan model  terbaik.  Analisis  regresi  non  linier dilakukan  menggunakan Microsoft  Excel Spreadsheet ( Microsoft  Office 2019). Berdasarkan  hal  tersebut,  akan  dihasilkan konstanta pengeringan a, b, c, g, h, k, k 1 , k 2 , dan  n.  Nilai  konstanta  hasil  pemodelan tersebut  selanjutnya  digunakan  untuk menghasilkan  nilai  MR prediksi  (Fithriani, et al ., 2016).
Analisis  keakuratan  model  dilakukan untuk  menentukan  persamaan  model  yang paling sesuai dengan nilai hasil eksperimental. Adapun indikator keakuratan yang digunakan yaitu koefisien determinasi (R 2 ), chi-square (χ 2 ), sum of squared error (SSE), dan root mean square error (RMSE). Nilai  indikator  R 2 menunjukkan kriteria  perbandingan  dalam  menentukan tingkat akurasi model (Borah et al. , 2015). Nilai χ 2 merupakan  indikator  untuk mengevaluasi hubungan atau pengaruh antar variabel  (Mazandarani, et  al .,  2017).  Nilai SSE  dan  RMSE  digunakan  sebagai indikator  untuk  menentukan  tingkat penyimpangan  nilai  antara  prediksi  model dan hasil  percobaan (Fudholi, et  al ., 2012; Prasetyo, et al ., 2018). Nilai R 2 , χ 2 , RMSE, serta SSE dihitung dengan Persamaan 4, 5,
6,  dan 7 (Yang et  al ., 2018; Tezcan et  al ., 2020).
R 2 =
∑ (MR i −MR pre,i ) ∙ ∑ (MR i −MR exp,i ) N i=1 N i=1 √[∑ (MR i −MR pre,i ) 2 N i=1 ]∙[∑ (MR i −MR exp,i ) 2 N i=1 ] .. (4)
χ 2 = ∑ (MR exp,i −MR pre,i ) 2 n i=1 N−z ................ (5)
RMSE =   √ ∑ (MR pre,i −MR exp,i ) 2 n i=1
N ....... (6)
SSE =   ∑ (MR pre,i − MR exp,i ) 2 N i=1 ... (7)
Keterangan: MR pre,i = rasio kelembaban yang diprediksi MR exp,i = rasio kelembaban eksperimental n = jumlah konstanta N = jumlah pengamatan

## Effective moisture diffusivity
Pergerakan air dari dalam bahan yang berdifusi  menuju  ke  permukaan  disebut sebagai effective moisture diffusivity (Nag & Dash,  2016).  Berdasarkan  Hukum  Difusi Kedua  Fick’s,  difusivitas  efektif  mengacu pada kecepatan difusivitas air selama proses pengeringan,  terutama  saat  periode  laju pengeringan  menurun  (Omolola, et  al. , 2019;  Taheri-Garavand  &  Meda,  2018). Untuk pengeringan yang berlangsung dalam waktu yang lama, persamaan Hukum Fick ’ s
dapat disederhanakan menjadi Persamaan 8 (Darvishi, et al ., 2014).
MR = 8 π 2 exp (− π 2 D eff t 4L 2 ) .................. (8)
Keterangan: D eff = effective moisture diffusivity (m 2 /s) L   = ketebalan bahan (m) t = waktu pengeringan (s)
Persamaan  8  tersebut  kemudian disederhanakan  menjadi  Persamaan  9 sebagai berikut (Jiang, et al. , 2017; Zakipour & Hamidi, 2011).
ln(MR) = ln ( 8 π 2 ) − ( π 2 D eff 4L 2 t) ......... (9)
Effective moisture diffusivity dihitung dengan memplot data pengeringan eksperimental dalam bentuk ln MR terhadap waktu  pengeringan.  Kemiringan  ( slope ) yang  diperoleh  dari  grafik  tersebut kemudian  digunakan  untuk  menentukan effective  moisture  diffusivity dengan Persamaan 10 (Borah, et al. , 2015).
𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒 = − π 2 D eff 4L 2 ............................ (10)
Tabel 1. Model matematika pengeringan lapis tipis yang digunakan pada penelitian iniz No. Model Equation Reference 1 Lewis MR = exp (-kt) Yosika, et al. , 2020 2 Henderson-Pabis MR = a exp (-kt) Fithriani, et al. , 2016
3 Modified Henderson-Pabis  MR = a exp (-kt) + b exp (-gt) + c exp (-ht)  Rabha, et al ., 2017 4 Page MR = exp (-kt n ) Lestari & Samsuar, 2021 5 Modified Page MR = exp (-(kt) n ) Hawa, et al. , 2019 6 Logarithmic MR = a exp (-kt) + b Doymaz, 2014 7 Midilli MR = a exp (-kt n ) + bt Mazandarani, et al. , 2017
8 Modified Midilli MR = exp (-kt n ) + bt Nag & Dash, 2016 9 Modified Midilli-Kucuk MR = a exp (-kt n ) + b Hadibi, et al. , 2021 10 Two-term MR = a exp (-k 1 t) + b exp (-k 2 t) Prasetyo, et al. , 2018 11 Two-term Exponential MR = a exp (-kt) + (1 – a) exp (-kat) Rodríguez, et al ., 2014 12 Diffusion Approach MR = a exp (-kt) + (1 – a) exp (-kbt) Murali, et al ., 2019 13 Jena-Das MR = a exp (-kt + b √t ) + c Ashraf, et al. , 2012 14 Demir MR = a exp (-kt) n + b Ertekin & Firat, 2017 15 Verma MR = a exp (-kt) + (1-a) exp (-gt) Tezcan, et al ., 2020
Keterangan: a, b, c, g, h, k, k 1 , k 2 , n = konstanta dari masing-masing model
MR
= moisture ratio
t = waktu pengeringan (h)

## Warna
Perubahan  fisiologi  cabai  sebagai akibat  dari  perlakuan  blansing  dan  proses pengeringan, diidentifikasi melalui perubahan warna yang terjadi menggunakan alat Colorimeter CS-10.  Nilai  Lab * hasil pengukuran  warna  diambil  dari  beberapa titik  pada  sampel  cabai  yang  mewakili bagian  pangkal,  tengah,  dan  ujung  cabai untuk tiap sampel. Hasil pengukuran berupa nilai L * menunjukkan tingkat terang (+) dan gelap (-), nilai a * adalah koordinat merah (+) dan  hijau  (-),  serta  nilai  b * menunjukkan koordinat kuning (+) dan biru (-).
Data  nilai  Lab * kemudian  digunakan untuk  menghitung browning  index cabai kering (Mukhtarom, et al ., 2016). Browning index menunjukkan nilai indeks warna yang menggambarkan  perubahan  warna  akibat proses  pengeringan,  dan  dihitung  dengan pendekatan Persamaan 11.
𝐵𝑟𝑜𝑤𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 = [100(x−0,31)]
0,17 .... (11)
Nilai  x  pada  Persamaan  11  dapat diperoleh dengan Persamaan 12.
x = (a ∗ +1,75L ∗ ) (5,645L ∗ + a ∗ −3,012b ∗ ) ................... (12)
Data  nilai  Lab * dan browning  index yang diperoleh kemudian dianalisis dengan sidik  ragam  ANOVA  menggunakan software IBM  SPSS  Statistics  21. Berdasarkan  data-data  tersebut,  apabila terdapat  pengaruh  perlakuan  terhadap parameter  objektif  dan  subjektif  yang diamati,  maka  kemudian  dilakukan  uji lanjutan dengan uji Duncan Multiple Range Test (DMRT).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kondisi Atmosfer Pengeringan Kondisi atmosfer pengeringan (Gambar  1)  berpengaruh  terhadap  perilaku pengeringan cabai merah. Ketiga parameter kondisi  atmosfer pengeringan yang diukur, yaitu  suhu,  RH,  dan  radiasi  matahari, memberi  dampak  terhadap  karakteristik pengeringan bahan (Murali, et al. , 2019). Kondisi  atmosfer  pengeringan  ini berubah-ubah  sepanjang  waktu  dan  tidak dapat  dikontrol.  Hal  ini  merupakan pengaruh  dari  penggunaan  energi  matahari dalam  proses  pengeringan,  dimana  pola peningkatan  dan  penurunan  suhu  dan  RH pada  ruang  pengering  mengikuti  intensitas radiasi matahari (Irfan, et al ., 2020). Apabila cuaca  cerah,  maka  intensitas  radiasi matahari  menjadi  tinggi,  sehingga  akan meningkatkan  suhu  udara  di  dalam  ruang pengering  (Lestari, et  al. ,  2020).  Dengan meningkatnya  suhu,  maka  akan  terjadi penurunan jumlah uap air di  udara sebagai dampak dari penguapan uap air tersebut. Hal ini  mengindikasikan  penurunan  RH  di dalam ruang pengering.
Selama  proses  pengeringan,  suhu pengeringan maksimal yang dicapai adalah 63,38°C  saat  intensitas  radiasi  matahari mencapai 1059,31 W/m 2 . Suhu pengeringan ini sangat fluktuatif akibat pengaruh kondisi penyinaran matahari (Usman, et al ., 2020), sehingga  cuaca  mendung  juga  sangat berdampak  pada  suhu  pengeringan.  Saat cuaca  mendung,  suhu  pengeringan  dapat turun  hingga  29,50°C.  Hal  ini  terjadi  saat cuaca mendung pada hari ke-4 pengeringan, dimana rata-rata radiasi matahari untuk hari ke-4 tersebut hanya sebesar 571,98 W/m 2 .
Gambar 1. Kondisi atmosfer pengeringan cabai merah pada alat pengering tenaga surya
Berkebalikan dengan suhu, RH akan lebih tinggi di pagi hari dibandingkan pada siang dan sore hari. Peningkatan suhu ruang pengering  di  siang  hari  akan  menurunkan RH,  yang  akan  dipertahankan  hingga  sore hari. Kondisi ini akan menurun pada malam hari dimana suhu lingkungan juga semakin menurun,  sehingga  terjadi  perpindahan panas yang signifikan dari ruang pengering ke  lingkungan.  Penurunan  RH  selama penelitian  ini  terjadi  dari  RH  awal  sebesar 42,30%,  hingga  dapat  mencapai  RH terendah  sebesar  21,30%.  Sedangkan  RH rata-rata  selama  proses  pengeringan berlangsung adalah sebesar 27,10%, dimana suhu  pengeringan  rata-ratanya  adalah 49,93°C,  dan  radiasi  matahari  rata-ratanya adalah 719,93 W/m 2 .

## Kinetika Pengeringan Cabai Merah
Cabai  segar  memiliki  kadar  air  awal yang  tinggi,  yaitu  sebesar  469,54%  basis kering  atau  82,44%  basis  basah.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  cabai  segar  lepas panen memiliki kandungan air yang tinggi, dan  menyebabkannya  mudah  rusak  atau membusuk.
Saat dilakukan pengeringan, penurunan  kadar  air  tidak  terlalu  jauh berbeda  antara  ketiga  perlakuan.  Namun, pada  9  jam  awal  pengeringan,  penurunan kadar  air  cabai  ini  sangat  signifikan. Selanjutnya  hingga  ±  20  jam  pengeringan
penurunan  kadar  air  masih  terjadi,  namun relatif  kecil.  Hal  ini  terus  terjadi  hingga akhirnya mencapai kadar air kesetimbangan, seperti ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Perubahan kadar air cabai merah terhadap waktu pengeringan
Pada prinsipnya, penurunan kadar air dari ketiga perlakuan blansing menunjukkan pola  yang  sama,  dimana  terjadi  penurunan kadar  air  yang  besar  di  awal  pengeringan, sebagai  akibat  dari  penguapan  air  bebas. Kandungan  air  bebas  di  permukaan  bahan memang  sangat  mudah  menguap,  terutama jika  terdapat  perbedaan  suhu,  RH,  tekanan uap  air,  pengaruh  radiasi  matahari,  dan aliran udara (Prasetyo, et al. , 2018).
Saat  pengeringan  cabai  merah berlangsung, proses perpindahan panas dan massa  terjadi  secara  simultan.  Hal  ini
0 200 400 600 800 1000 1200 0 10 20 30 40 50 60 70 9:0 0 11 :0 0 13 :0 0 15 :0 0 10 :0 0 12 :0 0 14 :0 0 16 :0 0 11 :0 0 13 :0 0 15 :0 0 10 :0 0 12 :0 0 14 :0 0 16 :0 0 11 :0 0 13 :0 0 15 :0 0
Hari 1 Hari 2 Hari 3 Hari 4 Hari 5 R ad iasi m atah ar i ( W /m 2 ) Su hu ( o C ) dan R H (%) Waktu Suhu pengeringan RH Radiasi matahari 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Kad ar air ( % d b) Waktu (jam) PB10 PB15 PB20
menyebabkan kadar air mengalami penurunan  hingga  mencapai  kadar  air kesetimbangan.  Jika  dibandingkan,  maka pada  durasi  pengeringan  yang  sama penurunan  kadar  air  pada  perlakuan  PB20 adalah  yang  terendah,  yaitu  mencapai 13,04%  basis  kering.  Sedangkan  untuk PB10  dan  PB15  berturut-turut  adalah 14,56% dan 14,39% basis kering.
Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa durasi blansing yang lebih lama pada proses blansing  suhu  rendah  PB20,  lebih  efektif dalam meningkatkan permeabilitas dinding sel  yang  dapat  menyebabkan  air  lebih mudah  bergerak  ke  permukaan  dan menguap  (Orikasa, et  al. ,  2018).  Hasil  ini juga  sejalan  dengan  penelitian  (Lestari, et al .,  2020),  yang  menyatakan  bahwa  durasi blansing yang lebih lama akan menghasilkan  produk  akhir  pengeringan dengan kadar air yang lebih rendah.
Perubahan  kadar  air  cabai  merah selama  proses  pengeringan  tersebut  erat kaitannya dengan laju pengeringan. Tingginya penguapan air bebas pada periode awal proses pengeringan sebagai akibat dari peningkatan  suhu  di  sekitar  bahan, mengindikasikan  laju  pengeringan  yang tinggi  di  awal  proses  pengeringan,  seperti ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Peningkatan laju pengeringan juga akan berdampak pada penurunan  kadar  air  bahan  selama  proses pengeringan berlangsung (Gambar 4).
Gambar 3. Laju pengeringan cabai merah terhadap waktu
Gambar 4. Laju pengeringan cabai merah terhadap kadar air
Berdasarkan Gambar 3, terlihat bahwa durasi blansing suhu rendah yang lebih lama (PB20)  mengakibatkan  laju  pengeringan cabai merah menjadi lebih tinggi dibandingkan  dengan  2  perlakuan  lainnya. Laju  pengeringan  pada  jam  pertama pengeringan  untuk  perlakuan  PB20  adalah 33,03% db/jam, sedangkan untuk perlakuan PB10  dan  PB15  berturut-turut  adalah 28,48% db/jam, dan 26,20% db/jam.
Dalam penelitian ini, durasi yang lebih lama  pada  perlakuan  blansing  suhu  rendah juga  berperan  dalam  usaha  untuk mempercepat  penguapan  air  bebas  di  awal periode pengeringan, selain karena pengaruh faktor peningkatan suhu pengeringan  dan  faktor-faktor  eksternal lainnya. Durasi blansing yang lebih panjang diduga  menyebabkan  perubahan  struktural bahan  berupa  pembukaan  pori-pori  yang lebih  besar,  sehingga  cabai  menjadi  lebih poros  dan  jaringan  kulitnya  lebih  lunak. Dengan kondisi tersebut, maka air menjadi lebih leluasa untuk bergerak ke permukaan dan menguap (Yosika, et al. , 2020).
Laju  pengeringan  untuk  semua perlakuan  ini  pada  akhirnya  akan  tetap menurun sejalan dengan waktu pengeringan. Penurunan  laju  pengeringan  merupakan karakteristik  yang  khas  dari  pengeringan bahan  pangan.  Hal  ini  tidak  hanya  terjadi pada  cabai  merah,  melainkan  juga  terjadi pada bahan pangan lainnya, misalnya pada rumput  laut  (Fithriani et  al. ,  2016),  lemon
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 5 10 15 20 25 30 35 40 L aj u pen ger in gan ( % d b/j am ) Waktu (jam) PB10 PB15 PB20 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 100 200 300 400 500 L aj u pen ger in gan ( % d b/j am ) Kadar air (% db) PB10 PB15 PB20
(Wang, et  al .,  2018),  dan  buah  delima (Mazandarani, et al ., 2017). Penurunan laju pengeringan  ini  merupakan  dampak  dari lambatnya  difusi  air  terikat  ke  permukaan bahan,  yang  membutuhkan  waktu  lebih lama  dibandingkan  dengan  air  bebas. Fenomena  melambatnya  laju  pengeringan sebagai  akibat  dari  sulitnya  air  terikat berdifusi  ke  permukaan  bahan  ini  dikenal dengan  istilah  laju  pengeringan  menurun, dan  cenderung  mengarah  pada Fick’s Second  Law  of  Diffusion (Darvishi, et  al ., 2014).
Dalam penelitian ini laju pengeringan cabai  merah  baik  terhadap  waktu  maupun kadar air terlihat sangat berfluktuasi, seperti ditampilkan pada Gambar 3 dan 4.  Hal  ini tidak  terlepas  dari  pengaruh  suhu  dan  RH pengeringan  yang  sangat  bergantung  pada kondisi  cuaca,  seperti  yang  juga  telah dijelaskan  pada  bahasan  kondisi  atmosfer pengeringan.  Fluktuasi  kondisi  cuaca  yang mempengaruhi  intensitas  radiasi  matahari (Gambar  1),  memberi  dampak  pada  suhu dan  RH  pengeringan  yang  cenderung berubah-ubah.
Suhu dan RH akan mempengaruhi laju pengeringan atau jumlah air yang menguap dari  dalam  bahan  sepanjang  waktu.  Suhu pengeringan yang lebih tinggi dan RH yang lebih rendah akan menguapkan lebih banyak air  dari  dalam  bahan.  Hal  ini  dapat  terjadi jika  cuaca  selama  proses  pengeringan mendukung,  yang  diindikasikan  dengan intensitas  radiasi  matahari  yang  tinggi. Selain  itu,  besarnya  laju  pengeringan  dari pagi  hingga  sore  hari  juga  berbeda-beda, karena intensitas radiasi matahari cenderung rendah saat pagi hari, kemudian meningkat hingga  mencapai  puncaknya  di  siang  hari, dan kembali menurun di sore hari.

## Evaluasi Model Pengeringan
Terdapat  15  model  matematika pengeringan  lapis  tipis  yang  dipilih  untuk menyimulasikan  karakteristik  pengeringan cabai  merah  dengan  perlakuan  blansing suhu rendah, seperti ditampilkan pada Tabel 1.  Untuk  dapat  melakukan  simulasi,  maka data kadar air digunakan untuk menentukan
nilai moisture  ratio (MR),  dan  kemudian dievaluasi  dengan  model  matematika  yang dipilih.  Korelasi  antara moisture  ratio terhadap  waktu  pengeringan  seperti  yang ditampilkan pada Gambar 5,
menggambarkan  karakteristik  pengeringan cabai  merah  dan  juga  menginterpretasikan faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap laju pengeringan.
Gambar 5. Perubahan moisture ratio cabai merah terhadap waktu pengeringan
Dari evaluasi model matematika yang dilakukan dengan analisis regresi non linear, maka  diperoleh  nilai-nilai  konstanta  dari tiap  model  matematika  seperti  ditampilkan pada  Tabel  2.  Dari  seluruh  model matematika  yang  disimulasikan,  Model Modified  Midilli-Kucuk  merupakan  model matematika  dengan  nilai  R 2 tertinggi  dan nilai  X 2 ,  SSE,  serta  RMSE  terendah  untuk masing-masing perlakuan. Hasil ini mengindikasikan bahwa dari seluruh model yang  diujikan,  Model  Modified  Midilli- Kucuk  menunjukkan  tingkat  keakuratan yang  paling  tinggi  untuk  mendeskripsikan karakteristik pengeringan cabai merah.
Keakuratan  Model  Modified  Midilli- Kucuk  digambarkan  juga  dalam  kurva perbandingan  MR  prediksi  terhadap  MR eksperimental,  seperti  ditampilkan  pada Gambar  6.  Kesesuaian  antara  MR  prediksi Terdan MR eksperimental ditunjukkan oleh oleh  nilai-nilai  perbandingan  pada  kurva yang  mendekati  sudut  45°,  dimana mengindikasikan  tingkat  kesesuaian  yang tinggi (Prasetyo, et al. , 2018).
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Mo is tu re ra tio Waktu (jam) PB10 PB15 PB20
Gambar 6. Hubungan antara MR prediksi Model Modified Midilli-Kucuk dan MR eksperimental
Dalam aplikasinya, model matematika ini dapat digunakan untuk memprediksikan jumlah  air  yang  terkandung  dalam  bahan pada  berbagai  waktu  pengeringan.  Dengan demikian,  sangat  memungkinkan  untuk mengendalikan  proses  pengeringan  sesuai dengan hasil dan target yang diharapkan.
Contoh  aplikasi  model  matematika untuk membuat kurva pengeringan ditampilkan  pada  Gambar  7.  Kurva  dibuat menggunakan data MR eksperimental pada perlakuan  PB20,  dan  untuk  MR  prediksi menggunakan  Model  Modified  Midilli- Kucuk  dengan  konstanta-konstanta  yang digunakan  ditampilkan  pada  Tabel  2  serta persamaan model pada Tabel 1. Kurva yang
terbentuk  pada  Gambar  7  menunjukkan bahwa  antara  kurva  MR  prediksi  dan  MR eksperimental sangat mendekati dan serupa, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  Model Modified  Midilli-Kucuk  ini  sangat  sesuai sebagai  model  matematika  pengeringan untuk cabai merah.
Selain  cabai  merah,  pada  beberapa penelitian  terdahulu  lainnya  diketahui bahwa model matematika pengeringan lapis tipis  Modified  Midilli-Kucuk  juga  sesuai untuk  bahan  pangan  lainnya.  Beberapa bahan pangan yang karakteristik pengeringannya  dapat  diprediksi  dengan Model  Modified  Midilli-Kucuk  antara  lain seperti  pada  bawang  putih  (Hadibi, et  al ., 2021),  mulberry  (Rad, et  al .,  2018),  talas (Hawa, et al ., 2019) serta buah jujube atau kurma tiongkok (Lee & Zuo, 2013).
Gambar 7 . Perbandingan kurva MR
Tabel 2. Konstanta model kurva pengeringan lapisan tipis untuk masing-masing perlakuan
No.
Model Perlakuan Konstanta 1 Lewis PB10 k = 0,089 PB15 k = 0,090 PB20 k = 0,093 2 Henderson- Pabis PB10 k = 0,096; a = 1,074 PB15 k = 0,096; a = 1,073 PB20 k = 0,099; a = 1,071 3 Modified Henderson- Pabis PB10 k = 0,096; a = 0,484; b = 0,295; c = 0,295; g = 0,096; h = 0,096 PB15 k = 0,096; a = 0,508; b = 0,282; c = 0,282; g = 0,096; h = 0,096 PB20 k = 0,099; a = 0,456; b = 0,307; c = 0,307; g = 0,099; h = 0,099 4 Page PB10 k = 0,042; n = 1,292 PB15 k = 0,043; n = 1,284 PB20 k = 0,043; n = 1,299
R² = 0.997 R² = 0.9972 R² = 0.9966 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 MR p red ik si MR eksperimental PB10 PB15 PB20 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Mo is tu re ra tio Waktu (h) MR eksperimental MR prediksi
5 Modified Page PB10 k = 0,086; n = 1,292 PB15 k = 0,086; n = 1,284 PB20 k = 0,089; n = 1,299 6 Logarithmic PB10 k = 0,096; a = 1,074; b = 1 x 10 -4 PB15 k = 0,096; a = 1,069; b = 1 x 10 -4 PB20 k = 0,099; a = 1,071; b = 1 x 10 -4 7 Midilli PB10 k = 0,181; n = 0,798; a = 1,191; b = 12 x 10 -5 PB15 k = 0,033; n = 1,369; a = 0,960; b = 10 x 10 -5 PB20 k = 0,030; n = 1,412; a = 0,949; b = 11 x 10 -5 8 Modified Midilli PB10 k = 0,042; n = 1,292; b = 1 x 10 -5 PB15 k = 0,043; n = 1,284; b = 1 x 10 -5 PB20 k = 0,043; n = 1,299; b = 1 x 10 -5 9 Modified Midilli- Kucuk PB10 k = 0,031; n = 1,383; a = 0,958; b = 1 x 10 -5 PB15 k = 0,033; n = 1,369; a = 0,960; b = 1 x 10 -5 PB20 k = 0,030; n = 1,412; a = 0,949; b = 1 x 10 -5 10  Two Term PB10 k 1 = 0,096; k 2 = 1,383; a = 1,074; b = 1 x 10 -5
PB15
k 1 = 0,096; k 2 = 1,369; a = 1,073; b = 1 x 10 -5 PB20 k 1 = 0,099; k 2 = 1,412; a = 1,071; b = 1 x 10 -5
11 Two Term Exponential PB10 k = 0,126; a = 1,818 PB15 k = 0,126; a = 1,811 PB20 k = 0,129; a = 1,818 12 Diffusion Approach PB10 k = 0,067; a = 1,147; b = 10 x 10 -5 PB15 k = 0,068; a = 1,142; b = 10 x 10 -5 PB20 k = 0,069; a = 1,139; b = 13 x 10 -5 13  Jena-Das PB10 k = 0,128; a = 0,952; b = 0,148; c = 1 x 10 -5 PB15 k = 0,127; a = 0,955; b = 0,144; c = 1 x 10 -5 PB20 k = 0,132; a = 0,948; b = 0,153; c = 1 x 10 -5 14  Demir PB10 k = 0,032; a = 0,958; b = 13 x 10 -5 ; n = 1,394 PB15 k = 0,034; a = 0,960; b = 11 x 10 -5 ; n = 1,369 PB20 k = 0,031; a = 0,949; b = 16 x 10 -5 ; n = 1,411 15  Verma PB10 k = 0,044; a = 8,297; g = 0,040 PB15 k = 0,046; a = 5,973; g = 0,040 PB20 k = 0,046; a = 8,212; g = 0,042
Tabel 3. Hasil analisis statistik keakuratan model matematika untuk masing-masing perlakuan No. Model Perlakuan R 2 X 2 SSE RMSE 1 Lewis PB10 99,030 x 10 -2 0,215 x 10 -2 7,519 x 10 -2 4,570 x 10 -2 PB15 99,098 x 10 -2 0,204 x 10 -2 7,127 x 10 -2 4,449 x 10 -2 PB20 98,902 x 10 -2 0,226 x 10 -2 7,898 x 10 -2 4,684 x 10 -2 2 Henderson- Pabis PB10 98,617 x 10 -2 0,163 x 10 -2 5,694 x 10 -2 3,977 x 10 -2 PB15 98,699 x 10 -2 0,153 x 10 -2 5,353 x 10 -2 3,856 x 10 -2 PB20 98,493 x 10 -2 0,178 x 10 -2 6,219 x 10 -2 4,156 x 10 -2 3 Modified Henderson- Pabis PB10 98,617 x 10 -2 0,163 x 10 -2 5,694 x 10 -2 3,977 x 10 -2 PB15 98,699 x 10 -2 0,153 x 10 -2 5,353 x 10 -2 3,856 x 10 -2 PB20 98,493 x 10 -2 0,178 x 10 -2 6,219 x 10 -2 4,156 x 10 -2 4 Page PB10 996,14 x 10 -2 0,041 x 10 -2 1,448 x 10 -2 2,006 x 10 -2 PB15 99,641 x 10 -2 0,038 x 10 -2 1,342 x 10 -2 1,931 x 10 -2 PB20 99,541 x 10 -2 0,050 x 10 -2 1,738 x 10 -2 2,197 x 10 -2
5 Modified Page PB10 99,614 x 10 -2 0,041 x 10 -2 1,448 x 10 -2 2,006 x 10 -2 PB15 99,641 x 10 -2 0,038 x 10 -2 1,342 x 10 -2 1,931 x 10 -2 PB20 99,541 x 10 -2 0,050 x 10 -2 1,738 x 10 -2 2,197 x 10 -2 6 Logarithmic PB10 98,617 x 10 -2 0,163 x 10 -2 5,702 x 10 -2 3,980 x 10 -2 PB15 98,715 x 10 -2 0,153 x 10 -2 5,364 x 10 -2 3,860 x 10 -2 PB20 98,498 x 10 -2 0,178 x 10 -2 6,228 x 10 -2 4,159 x 10 -2 7 Midilli PB10 95,565 x 10 -2 0,456 x 10 -2 15,944 x 10 -2 6,655 x 10 -2 PB15 99,710 x 10 -2 0,032 x 10 -2 1,126 x 10 -2 1,769 x 10 -2 PB20 99,650 x 10 -2 0,039 x 10 -2 1,353 x 10 -2 1,938 x 10 -2 8 Modified Midilli PB10 99,613 x 10 -2 0,042 x 10 -2 1,460 x 10 -2 2,014 x 10 -2 PB15 99,640 x 10 -2 0,039 x 10 -2 1,354 x 10 -2 1,940 x 10 -2 PB20 99,540 x 10 -2 0,050 x 10 -2 1,750 x 10 -2 2,204 x 10 -2 9 Modified Midilli- Kucuk PB10 99,698 x 10 -2 0,031 x 10 -2 1,093 x 10 -2 1,742 x 10 -2 PB15 99,716 x 10 -2 0,029 x 10 -2 1,027 x 10 -2 1,689 x 10 -2 PB20 99,656 x 10 -2 0,035 x 10 -2 1,239 x 10 -2 1,855 x 10 -2 10  Two Term PB10 98,617 x 10 -2 0,163 x 10 -2 5,694 x 10 -2 3,977 x 10 -2 PB15 98,699 x 10 -2 0,153 x 10 -2 5,353 x 10 -2 3,856 x 10 -2 PB20 98,493 x 10 -2 0,178 x 10 -2 6,219 x 10 -2 4,156 x 10 -2 11 Two Term Exponential PB10 99,526 x 10 -2 0,053 x 10 -2 1,855 x 10 -2 2,270 x 10 -2 PB15 99,562 x 10 -2 0,049 x 10 -2 1,712 x 10 -2 2,180 x 10 -2 PB20 99,439 x 10 -2 0,063 x 10 -2 2,201 x 10 -2 2,473 x 10 -2 12 Diffusion Approach PB10 99,574 x 10 -2 0,044 x 10 -2 1,548 x 10 -2 2,074 x 10 -2 PB15 99,605 x 10 -2 0,041 x 10 -2 1,441 x 10 -2 2,001 x 10 -2 PB20 99,461 x 10 -2 0,055 x 10 -2 1,910 x 10 -2 2,304 x 10 -2 13  Jena-Das PB10 99,226 x 10 -2 0,087 x 10 -2 3,059 x 10 -2 2,915 x 10 -2 PB15 99,276 x 10 -2 0,082 x 10 -2 2,859 x 10 -2 2,818 x 10 -2 PB20 99,111 x 10 -2 0,101 x 10 -2 3,519 x 10 -2 3,126 x 10 -2 14  Demir PB10 99,561 x 10 -2 0,049 x 10 -2 1,707 x 10 -2 2,178 x 10 -2 PB15 99,658 x 10 -2 0,034 x 10 -2 1,197 x 10 -2 1,823 x 10 -2 PB20 99,592 x 10 -2 0,041 x 10 -2 1,427 x 10 -2 1,991 x 10 -2 15  Verma PB10 99,667 x 10 -2 0,034 x 10 -2 1,198 x 10 -2 1,825 x 10 -2 PB15 99,697 x 10 -2 0,031 x 10 -2 1,099 x 10 -2 1,747 x 10 -2 PB20 99,575 x 10 -2 0,043 x 10 -2 1,493 x 10 -2 2,036 x 10 -2

## Effective Moisture Diffusivity
Dalam  proses  pengeringan, effective diffusivity menggambarkan  pergerakan difusi air di dalam bahan menuju permukaan sebagai  akibat  dari  perbedaan  tekanan  uap air.  Untuk  menghitung  difusivitas  efektif ditentukan  berdasarkan Fick’s  Second  Law of  Diffusion ,  yang  bertujuan  untuk menggambarkan  proses  pengeringan  pada periode laju pengeringan menurun.
Untuk  menghitung effective  moisture diffusivity (D eff )  dengan  menggunakan metode slope , maka nilai logaritma moisture rasio (ln  MR)  diplotkan  terhadap  waktu
pengeringan  (t)  sesuai  dengan  data eksperimen  yang  diperoleh  pada  tiap perlakuan  metode  pengeringan.  Tingkat kesesuaian  hubungan  linear  antara  ln  MR dan  waktu  pengeringan  (t)  diindikasikan dengan  nilai  R 2 seperti  ditampilkan  pada Tabel  4.  Nilai  ini  menunjukkan  hubungan linearitas yang baik antara ln MR dan waktu pengeringan  (t)  untuk  seluruh  metode pengeringan  yang  diujikan.  Adapun  nilai D eff hasil analisis metode slope untuk ketiga perlakuan  pengeringan  pada  penelitian  ini juga ditampilkan pada Tabel 4.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa nilai D eff yang diperoleh memenuhi kisaran nilai D eff untuk bahan pangan, yaitu sebesar 10 -12 – 10 -8 m 2 /s  (Afifah, et  al .,  2017). Adapun  perbedaan  nilai  D eff dari  masing- masing perlakuan merupakan pengaruh dari banyak  faktor  yang  terlibat,  seperti  suhu, ukuran, ketebalan bahan, serta faktor-faktor lainnya (Wang, et al. , 2011).
Tabel 4. Nilai effective moisture diffusivity (D eff ) untuk masing-masing perlakuan
Perlakuan D eff (m 2 /s) R 2 PB10 3,972 x 10 -9 0,952 PB15 3,975 x 10 -9 0,953 PB20 4,935 x 10 -9 0,950

## Warna
Pengaruh  perlakuan  durasi  atau  lama waktu blansing selama proses pengeringan, terhadap  warna  cabai  kering  diidentifikasi melalui  nilai  L * ,  a * ,  dan  b * warna,  seperti ditampilkan pada Tabel 5. Perlakuan durasi blansing suhu rendah memberikan pengaruh terhadap  nilai  L * ,  a * ,  dan  b * warna  cabai kering  (p<0,05).  Hasil  uji  Duncan menunjukkan  bahwa  perlakuan  durasi blansing selama 20 menit (PB20) memiliki tingkat  kecerahan  (L * )  dan  kemerahan  (a * ) tertinggi jika dibandingkan dengan perlakuan  PB15  dan  PB10.  Sedangkan menurut  hasil  uji  Duncan  untuk  nilai parameter b * (tingkat kuning-biru) tertinggi adalah  pada  perlakuan  PB10  dibandingkan perlakuan PB15 dan PB20.
Tabel 5. Nilai L * , a * , dan b * warna cabai kering untuk masing-masing perlakuan
Perlakuan L * a * b * PB10 19,403 a 16,090 a 9,543 b PB15 22,253 b 15,867 a 6,368 a PB20 25,490 c 20,420 b 6,693 a
Keterangan: huruf yang sama di belakang angka pada kolom yang sama menunjukkan tidak berbeda nyata pada taraf 5%
Proses  pengeringan  dengan  segala faktor-faktor yang mempengaruhinya, sangat  berdampak  terhadap  kualitas  warna produk  akhir  setelah  pengeringan.  Cabai
yang sebelum pengeringan berwarna merah cerah  kemudian  mengalami  perubahan warna yang signifikan menjadi merah gelap kecoklatan  setelah  mengering.  Perubahan pada  warna  cabai  tersebut  merupakan dampak dari reaksi pencoklatan yang terjadi selama  proses  pengeringan.  Pencoklatan warna  cabai  tersebut  dapat  diidentifikasi dengan  nilai browning  index . Browning index menunjukkan  ukuran  warna  coklat pada bahan akibat reaksi enzimatis maupun non  enzimatis  (Zambrano-Zaragoza, et  al. , 2014; Purwanto & Effendi, 2016).
Nilai browning  index untuk  masing- masing perlakuan ditampilkan pada Gambar 8.  Perlakuan  durasi  blansing  suhu  rendah memberikan  pengaruh  terhadap  nilai browning index (p<0,05). Hasil uji Duncan menunjukkan  bahwa  perlakuan  durasi blansing selama 10 menit (PB10) memiliki nilai browning index tertinggi dibandingkan dengan perlakuan PB15 dan PB20.
Nilai browning  index pada perlakuan PB10  ini  memiliki  perbedaan  yang signifikan  dari  dua  perlakuan  lainnya, dimana browning  index pada  PB10  adalah 121,52 b ,  PB15  adalah  81,29 a ,  dan  PB20 adalah  82,99 a .  Hal  ini  mengindikasikan bahwa waktu  blansing suhu rendah selama 10  menit  diduga  kurang  efektif  dalam mengendalikan reaksi browning dibandingkan  dengan  perlakuan  blansing suhu rendah selama 15 dan 20 menit.
Gambar 8. Browning index untuk masing- masing perlakuan
121.52 b 81.29 a 82.99 a 0 20 40 60 80 100 120 140 PB10 PB15 PB20 Brow ni ng index
Browning  index pada  produk  yang dikeringkan  harus  memiliki  nilai  yang rendah,  yang  mengindikasikan  bahwa proses pengeringan tidak terlalu berdampak terhadap  reaksi  pencoklatan  bahan  yang dikeringkan. Semakin tinggi nilai browning index ,  maka  akan  menunjukkan  semakin tinggi pula tingkat pencoklatan warna pada produk  tersebut  (Purwanto  &  Effendi, 2016).  Tingkat  pencoklatan  pada  cabai kering  akan  mempengaruhi  estetika  warna dan ketertarikan konsumen terhadap produk cabai  kering  tersebut.  Produk  cabai  kering yang  diharapkan  adalah  cabai  kering  yang masih berwarna kemerahan.
Berdasarkan  nilai browning  index , maka  perlakuan  PB15  dan  PB20  adalah perlakuan  terbaik  karena  memiliki  nilai browning index yang lebih rendah. Namun, jika  ditinjau  secara  keseluruhan  dengan melibatkan tingkat kecerahan dan kemerahan  warna  (parameter  L * dan  a * ), maka  perlakuan  PB20  adalah  perlakuan terbaik  yang  menghasilkan  cabai  kering dengan  warna  lebih  merah  dan  cerah  dari kedua perlakuan lainnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat disimpulkan bahwa perlakuan blansing suhu rendah selama 20 menit sebelum mengeringkan  cabai  dapat  meningkatkan laju  pengeringan  bahan  dan  menghasilkan kadar  air  akhir  yang  lebih  rendah.  Warna cabai kering yang dihasilkan juga lebih baik, yang didukung dengan nilai browning index yang  lebih  rendah.  Adapun  model matematika  yang  paling  akurat  untuk mendeskripsikan  karakteristik  pengeringan cabai  merah  untuk  tiap  perlakuan  adalah Model  Modified  Midilli-Kucuk,  yang dikonfirmasi  dengan  analisis  statistik  R 2 berkisar  antara 0,996 – 0,997,  X 2 berkisar antara 0,029 x 10 -2 – 0,035 x 10 -2 , SSE berkisar antara 1,027 x 10 -2 – 1,239 x 10 -2 , dan RMSE berkisar antara 1,689 x 10 -2 – 1,855 x 10 -2 .

## Saran
Untuk  penyempurnaan  kajian  terkait dengan  pengeringan  cabai,  diperlukan penelitian  lebih  lanjut  dengan  perlakuan blansing  suhu  rendah  pada  tingkatan  suhu, durasi,  dan  cara  blansing  yang  berbeda. Blansing suhu rendah yang dilakukan dapat berkisar  antara  suhu  55-80°C,  sedangkan cara blansing yang dilakukan dapat kembali menggunakan air ataupun uap air. Penelitian lanjutan juga dapat diarahkan untuk mencari durasi  blansing  terbaik  dari  tingkatan  suhu blansing  tertentu.  Selain  itu,  perlu  juga dilakukan kajian lebih mendalam mengenai warna, tekstur, serta mutu sensori dari cabai kering yang dihasilkan.

## DAFTAR REFERENSI
Abu-Ghannam, N., & Jaiswal, A. K. (2015). Blanching  as  a  Treatment  Process: Effect on Polyphenol and Antioxidant Capacity  of  Cabbage.  In Processing and Impact on Active Components in Food .  https://doi.org/10.1016/B978-
0-12-404699-3.00005-6
Afifah, N., Rahayuningtyas, A., & Kuala, S.
I. (2017). Drying kinetics modeling of agricultural commodities using infrared  dryer. Agritech , 37 (2),  220 – 228. https://doi.org/10.22146/agritech.103 94
Apriana,  D.,  Basuki,  E.,  &  Alamsyah,  A.
(2016).  Pengaruh  suhu  dan  lama blanching
terhadap beberapa komponen mutu tepung ubi jalar ungu (Ipomoea batatas L). Pro Food , 2 (1),
94 – 100. Retrieved from http://profood.unram.ac.id/index.php/ profood
Ashraf, Z., Hamidi-Esfahani, Z., & Sahari, M.  A.  (2012).  Evaluation  and characterization of vacuum  drying of date  paste. Journal  of  Agricultural Science and Technology , 14 , 565 – 575.
Borah,  A.,  Hazarika,  K.,  &  Khayer,  S.  M.
(2015). Drying kinetics of whole and sliced  turmeric  rhizomes  (Curcuma longa L.) in a solar conduction dryer. Information Processing in Agriculture , 2 (2), 85 – 92. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2015.06
.002
Darvishi,  H.,  Asl,  A.  R.,  Asghari,  A.,
Azadbakht,  M.,  Najafi,  G.,  & Khodaei,  J.  (2014).  Study  of  the drying  kinetics  of  pepper. Journal  of
the  Saudi  Society  of  Agricultural Sciences , 13 (2), 130 – 138. https://doi.org/10.1016/j.jssas.2013.0
3.002
Doymaz,  I.  (2014).  Effect  of  blanching temperature  and  dipping  time  on drying time of broccoli. Food Science and  Technology  International , 20 (2),
149 – 157.
https://doi.org/10.1177/10820132134
76075
Ertekin,  C.,  &  Firat,  M.  Z.  (2017).  A comprehensive  review  of  thin-layer drying  models  used  in  agricultural products. Critical  Reviews  in  Food Science  and  Nutrition , 57 (4),  701 – 717.
https://doi.org/10.1080/10408398.201 4.910493
Fithriani,  D.,  Assadad,  L.,  &  Arifin,  Z. (2016).  Karakteristik  dan  model matematika kurva pengeringan rumput  laut  Eucheuma  cottonii.
Jurnal  Pascapanen  dan  Bioteknologi Kelautan  dan  Perikanan , 11 (2),  159. https://doi.org/10.15578/jpbkp.v11i2.
290
Fudholi, A., Ruslan, M., & Haw, L. (2012).
Mathematical  modeling  of  brown seaweed drying curves. In Proceedings of the WSEAS International  Conference  on  Applied Mathematics  in  Electrical  and
Computer  Engineering ,  207 – 211.
Retrieved from http://www.wseas.us/e- library/conferences/2012/Cambridge USA/MATHCC/MATHCC-32.pdf
Guzek,  D.,  Wierzbicka,  A.,  &  Wiejskiego, G.  (2012).  Analysis  of  parameters effect  of  low-temperature  blanching process. Journal  of  Research  and Applications in Agricultural Engineering , 57 (1), 59 – 62.
Hadibi,  T.,  Boubekri,  A.,  Mennouche,  D., Benhamza,  A.,  &  Abdenouri,  N. (2021). 3E analysis and mathematical modelling of garlic drying process in a hybrid solar-electric dryer. Renewable Energy , 170 , 1052 – 1069.
https://doi.org/10.1016/j.renene.2021. 02.029
Hawa, L. C., Ubaidillah, U., & Wibisono, Y.
(2019).  Proper  model  of  thin  layer drying  curve  for  taro  (Colocasia esculenta L. Schott) chips. International Food Research Journal , 26 (1), 209 – 216.
Irfan, A. M., Arimansyah, Rasyid, A. R., & Lestari,  N.  (2020).  Unjuk  kerja pengering  tenaga  surya  tipe  efek rumah  kaca  untuk  pengeringan  cabai dengan  perlakuan  low  temperature long  time  blanching. Rona  Teknik Pertanian , 13 (April), 1 – 12. https://doi.org/10.17969/rtp.v13i2.17
788
Irfan, A. M., Lestari, N., Arimansyah, A., & Rasyid,  A.  R.  (2021).  Kinetika pengeringan  cabai  dengan  perlakuan blansing  suhu  rendah-waktu  lama. AGRITEKNO: Jurnal Teknologi Pertanian , 10 (1), 24 – 35. https://doi.org/10.30598/jagritekno.20
21.10.1.24
Rad, S. J., Kaveh, M., Sharabiani, V. R., & Taghinezhad, E. (2018). Fuzzy logic,
artificial neural network and mathematical model for prediction of white  mulberry  drying  kinetics. Heat and  Mass  Transfer/Waerme-  Und Stoffuebertragung , 54 (11),  3361 – 3374. https://doi.org/10.1007/s00231- 018-2377-4
Jiang, J., Dang, L., Tan, H., Pan, B., & Wei, H. (2017). Thin layer drying kinetics of  pre-gelatinized  starch  under microwave. Journal  of  the  Taiwan Institute  of  Chemical  Engineers , 72 ,
10 – 18.
https://doi.org/10.1016/j.jtice.2017.01
.005
Lee, J. H., & Zuo, L. (2013). Mathematical modeling  on  vacuum  drying  of
Zizyphus jujuba Miller slices. Journal of  Food  Science  and  Technology , 50 (1),
115 – 121. https://doi.org/10.1007/s13197-011-
0312-5
Lestari, N., Fadilah, R., Mukhlis, A. M. A., &  Samsuar.  (2020).  Efek  perlakuan low  temperature  long  time  blanching terhadap  karakteristik  cabai  kering. Agrika , 14 (November),  140 – 156. https://doi.org/10.31328/ja.v14i2.161 9
Lestari, N., & Samsuar. (2021). Analysis of red  chilli  drying  kinetics  affected  by low-temperature long time blanching. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science , 807 (3). https://doi.org/10.1088/1755-
1315/807/3/032002
Lestari,  N.,  Samsuar,  S.,  Novitasari,  E.,  &
Rahman,  K.  (2020).  Performance  of cabinet dryer in the red ginger drying by  utilizing  the  waste  heat  of  air conditioner condenser. Jurnal Agritechno , 13 (1), 57 – 70. https://doi.org/10.20956/at.v13i1.250
Mazandarani,  Z.,  Aghajani,  N.,  Daraei Garmakhany, A., Bani Ardalan, M. J.,
&  Nouri,  M.  (2017).  Mathematical modeling  of  thin  layer  drying  of pomegranate  (Punica  granatum  L.) Arils:  Various  drying  methods. Journal  of  Agricultural  Science  and Technology , 19 , 1527 – 1537.
Mukhtarom,  K.,  Sutrisno,  &  Hasbullah,  R. (2016).  Perlakuan  air  panas  diikuti pencelupan  dalam  larutan  CaCl2 untuk mempertahankan kualitas buah belimbing manis (Averrhoa Carambola  L.). Jurnal  Keteknikan
Pertanian , 4 (1), 37 – 44.
Murali, S., Sathish Kumar, K., Alfiya, P. V., Delfiya,  D.  S.  A.,  &  Samuel,  M.  P. (2019).  Drying  kinetics  and  quality characteristics  of  Indian  mackerel (Rastrelliger  kanagurta)  in  solar – electrical  hybrid  dryer. Journal  of Aquatic  Food  Product  Technology , 28 (5), 541 – 554. https://doi.org/10.1080/10498850.201
9.1604597
Nag,  S.,  &  Dash,  K.  K.  (2016).
Mathematical  modeling  of  thin  layer drying kinetics and moisture diffusivity  study  of  elephant  apple. International Food Research Journal , 23 (6), 2594 – 2600.
Ngobese, N. Z., Workneh, T. S., & Siwela, M. (2017). Effect of low-temperature long-time and high-temperature short- time  blanching  and  frying  treatments on the French fry quality  of six  Irish potato  cultivars. Journal  of  Food Science and Technology , 54 (2), 507 – 517.  https://doi.org/10.1007/s13197- 017-2495-x
Omolola, A. O., Kapila, P. F., & Silungwe, H. M. (2019). Mathematical modeling of  drying  characteristics  of  Jew’s mallow  (Corchorus  olitorius)  leaves.
Information Processing in Agriculture , 6 (1), 109 – 115. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2018.08
.003
Orikasa, T., Ono, N., Watanabe, T., Ando, Y.,  Shiina,  T.,  &  Koide,  S.  (2018).
Impact  of  blanching  pretreatment  on the drying rate and energy consumption during far-infrared drying of Paprika (Capsicum annuum L.). Food  Quality  and  Safety , 2 (2),
97 – 103. https://doi.org/10.1093/fqsafe/fyy006
Prasetyo,  D.  J.,  Jatmiko,  T.  H.,  & Poeloengasih,  C.  D.  (2018).  Drying characteristics  of  Ulva  sp.  and Sargassum  sp.  seaweeds. Jurnal Pascapanen dan Bioteknologi Kelautan Dan Perikanan , 13 (1), 1 – 12. https://doi.org/10.15578/jpbkp.v13i1. 515
Purwanto,  Y. A., &  Effendi,  R. N. (2016). Penggunaan  Asam  Askorbat  dan Lidah  Buaya  untuk  Menghambat Pencoklatan  pada  Buah  Potong  Apel Malang. Jurnal Keteknikan Pertanian ,
4 (2), 203 – 210.
Rabha, D. K., Muthukumar, P., & Somayaji, C. (2017). Experimental investigation of thin layer drying kinetics of ghost chilli  pepper  (Capsicum  Chinense Jacq.)  dried  in  a  forced  convection solar tunnel dryer. Renewable Energy ,
105 ,
583 – 589.
https://doi.org/10.1016/j.renene.2016.
12.091
Rodríguez, J., Clemente, G., Sanjuán, N., & Bon,  J.  (2014).  Modelling  drying kinetics  of  thyme  (Thymus  vulgaris L.): Theoretical and empirical models, and  neural  networks. Food  Science and  Technology  International , 20 (1), 13 – 22.
https://doi.org/10.1177/10820132124 69614
Taheri-Garavand,  A.,  &  Meda,  V.  (2018). Drying  kinetics  and  modeling  of
savory  leaves  under  different  drying conditions. International Food Research Journal , 25 (4), 1357 – 1364.
Tezcan,  D.,  Sabancı,  S.,  Cevik,  M. , Cokgezme, O. F., &  Icier, F. (2020). Infrared  drying  of  dill  leaves:  drying characteristics,
temperature distributions,  performance  analyses and colour changes. Food Science and Technology  International , 27 (1),  32 –
45. https://doi.org/10.1177/10820132209 29142 Tunde-Akintunde, T. Y. (2011).
Mathematical  modeling  of  sun  and solar  drying  of  chilli  pepper. Renewable Energy , 36 (8), 2139 – 2145. https://doi.org/10.1016/j.renene.2011. 01.017
Usman,  Muchtar,  A.,  Muhammad,  U.,  & Lestari,  N.  (2020).  Prototype  and performance  of  hybrid  solar  heating and  photovoltaic  heater  grain  dryer with  temperature  monitoring  system. Jurnal  Teknik  Elektro , 12 (1),  24 – 32. https://doi.org/10.15294/jte.v12i1.240 28
Wang,  H.,  Zhang,  Q.,  Mujumdar,  A.  S., Fang, X. M., Wang, J., Pei, Y. P., … Xiao,  H.  W.  (2020).  High-humidity hot  air  impingement  blanching (HHAIB) efficiently inactivates enzymes,  enhances  extraction  of phytochemicals  and  mitigates  brown actions of chili pepper. Food Control , 111 . https://doi.org/10.1016/j.foodcont.20 19.107050
Wang, J., Law, C. L., Nema, P. K., Zhao, J. H., Liu, Z. L., Deng, L. Z., … Xiao, H. W.  (2018).  Pulsed  vacuum  drying enhances  drying  kinetics  and  quality of  lemon  slices. Journal  of  Food Engineering , 224 , 129 – 138. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.20
18.01.002
Wang, Y., Zhang, M.,  &  Mujumdar, A. S. (2011).  Convective  Drying  Kinetics and Physical Properties of Silver Carp (Hypophthalmichthys molitrix) Fillets. Journal  of  Aquatic  Food Product Technology , 20 (4), 361 – 378. https://doi.org/10.1080/10498850.201 1.575536 Yang,  L.,  Hu,  Z.,  Xie,  S.,  &  Yang,  M. (2018).  Hot-air  drying  characteristics and quality evaluation of bitter melon slice. INMATEH  -  Agricultural Engineering , 55 (2), 53 – 62.
Yelmen,  B.,  Un,  C.,  Sahin,  H.  H.,  & Yuksekdag, M. (2019). Mathematical modelling of greenhouse drying of red chilli  pepper. African  Journal  of Agricultural  Research , 14 (9),  539 – 547.
https://doi.org/10.5897/ajar2018.1374 8
Yosika,  N.  I.  W.,  Hawa,  L.  C.,  & Hendrawan, Y. (2020). Characteristics and  drying  rate  of  cabya  (Piper retrofractum  Vahl.)  with  natural drying  method  (open  sun  drying). Jurnal  Teknologi  Pertanian , 21 (3), 165 – 174.
Zakipour, E., & Hamidi, Z. (2011). Vacuum drying  characteristics  of  some vegetables . 30 (4), 97 – 105.
Zambrano-Zaragoza, M. L., Mercado-Silva, E., Del Real L., A., Gutiérrez-Cortez, E.,  Cornejo-Villegas,  M.  A.,  & Quintanar-Guerrero,  D.  (2014).  The effect  of  nano- coatings  with  α - tocopherol and xanthan gum on shelf- life  and  browning  index  of  fresh-cut “red  Delicious”  apples. Innovative
Food Science and Emerging Technologies , 22 , 188 – 196. https://doi.org/10.1016/j.ifset.2013.09 .008