## PREDIKSI KANDUNGAN PATI PEPAYA IPB9 SELAMA PENYIMPANAN DENGAN SPEKTROSKOPINIR

## Nur Arifiya
Teknik Industri, Universitas Indraprasta PGRI Jakarta fifi.arifiya@gmail.com
Abstrak
Parameter  kualitas  buah  pepaya  saat  matang  adalah  kandungan  pati,  total  padatan  terlarut, dan  kadar  air,  namun  harus  dilakukan  analisis  kimia  yang  bersifat  destruktif  dan membutuhkan  waktu  lama.  Metode  spektroskopi  NIR  merupakan  sebuah  metode nondestruktif,  akurat,  cepat,  dan  dapat  menggantikan  metode  kimia  yang  mengkonsumsi waktu lebih lama. Dengan demikian tujuan penelitian ini untuk memprediksi kandungan pati, total  padatan  terlarut,  dan  kadar  air  dengan  spektroskopi  NIR.  Penelitian  ini  menggunakan pepaya  varietas  IPB  9  sebanyak  60  buah  dengan  3  ulangan,  pengukuran  dilakukan  pada bagian pangkal, tengah, dan ujung buah. Kandungan pati dapat diprediksi dengan baik oleh spektroskopi  NIR  dengan  pra  perlakuan  kombinasi  msc  dan  dg 1, ditunjukkan  oleh  model yang  dihasilkan  dengan  nilai  R,  SEC,  SEP,  CV,  dan RPD  berturut-turut  sebesar  0.90,  0.17 %, 0.16 %, 10.95 %, dan 2.15. Nilai total padatan terlarut juga dapat diprediksi dengan baik oleh spektroskopi NIR dengan pra perlakuan msc diperoleh nilai R, SEC, SEP, CV, dan RPD berturut-turut sebesar 0.90, 0.124 %, 0.123 %, 4.85 %, dan 2.27. Begitu pula nilai kadar air dapat  diprediksi  dengan  baik  oleh  spektroskopi  NIR  dengan  pra  perlakuan  dg1  diperoleh nilai R, SEC, SEP, CV, dan RPD berturut-turut sebesar 0.84, 0.03 %, 0.04 %, 0.43 %, dan 1.85.

## Kata kunci :Spektroskopi NIR, PLS,Pepaya

## Abstract
The  parameters  of  ripe papaya  quality consisting  of starch  content, total soluble  solid  and water content must be measured by conductinga time-consuming and destructivelychemical analysis. NIR spectroscopy isa non-destructive, accurate, fast methodthat can substitute the such  chemical  analysis.  This  study  aims  to  predict  starch  content,  total  soluble  solid,  and water content using NIR spectroscopy. 60 pieces ofpapaya of IPB 9 varietyat the part of top, middle, and bottom was measured with 3 replications. Starch content can be well predicted by NIR spectroscopy with pre-treatment of combination between msc and dg1, as indicated by the model generated by the R, SEC, SEP, CV, and RPD of  0.90, 0.17% 0.16%, 10.95%, and  2.15  respectively.  Total  soluble  solid  can  bewell  predicted  by  NIR  spectroscopy  with pre-treatment  msc  R,  SEC,  SEP,  CV,  and  RPD,  as  indicated  by  0.90,  0.124%,  0123%, 4.85%,  and  2.27  respectively.  Similarly,  the  water  content  can  be  well  predicted  by  NIR spectroscopy  with  pre-treatment  dg1  R,  SEC,  SEP,  CV,  and  RPD,    as  indicated  by  0.84, 0.03%,0.04%, 0.43%, and 1.85 respectively. Keywords : NIR Spectroscopy, PLS, Papaya

## Pendahuluan
Pepaya  merupakan  buah  klimaterik  yang  masih  dapat  mencapai  puncak  klimaterik  meski buah  sudah  dipanen.Pepaya  banyak  dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia,  baik  dalam keadaan  segar  ataupun  belum  matang.  Dalam  (Tirkey,  dkk,  2014)menyatakan  bahwa  pada umumnya  pepaya  dikonsumsi  dalam  bentuk  pepaya  matang  segar  karena  banyak mengandung vitamin C dan vitamin A. Salah satu masalah buah dalam kondisi segar adalah kerusakan  dan  penurunan  kualitas  yang  sangat  cepat  terjadi,  sehingga  perlu  adanya  upaya untuk mempertahankan kualitas produk lokal. Upaya yang dilakukan untuk menyaingi buah pepaya  impor  adalah  dengan  mengembangkan  varietas  baru  yakni  varietas  pepaya  IPB  9 yang dikeluarkan oleh Institut Pertanian Bogor dengan nama pasar pepaya Calina. Varietas
ini  telah  dikenal  oleh  masyarakat  dan  sudah  banyak  dikembangkan  untuk  mengisi  pasar domestik dan mempunyai peluang untuk diekspor (Arifiya, dkk., 2015).
Parameter kualitas buah pepaya yang menunjukkan tingkat ketuaan buah adalah kandungan pati,  total  padatan  terlarut,  kekerasan,  keasaman  dan  warna  kulit  buah  (Kingston, 2010).Tingkat ketuaan buah pada buah pepaya sangat menentukan kualitas buah pepaya saat matang hal ini sesuai dalam (Abu Goukh, dkk, 2010) yang menyatakan bahwa buah pepaya yang  dipetik  terlalu  matang  ataupun  terlalu  muda  akan  berdampak  pada  kualitasnya.  Umur petik buah pepaya sangat menentukan kualitas pepaya selama penyimpanan, baik dalam hal perubahan  kandungan  pati,  tingkat  kekerasan,  dan  kadar  air  dalam  buah  pepaya  tersebut (Arifiya, dkk, 2015). Namun, untuk mengetahui perubahan parameter kandungan pati, total padatan terlarut, dan kadar air  memerlukan analisis yang bersifat destruktif. Sehingga untuk mengetahui perubahan selama penyimpanan, teknik analisis secara destruktif tidak mungkin dilakukan  untuk  memantau  perubahan  fisiologis  pada  sampel  yang  sama  (Purwanto,  dkk., 2015). Maka, pengembangan metode pendugaan kualitas buah pepaya secara nondestruktif, cepat, dan tepat sangat diperlukan dalam bidang agroindustri.
Nearinfrared  (NIR)  merupakan  salah  satu  gelombang  elektromagnetik  yang  telah  banyak digunakan  untuk  menduga  komponen  kimia  yang  terdapat  pada  suatu  produk pertanian.Metode  spektroskopi  NIR  telah  menjadi  perhatian  pada  10  tahun  terakhir  dan menjadi  salah  satu  metode  alternatif  yang  dapat  dipertimbangkan  untuk  menggantikan analisis  secara  kimia  (Chen  dan  Yen,  2007).  Metode  spektroskopi  NIR  merupakan  sebuah metode  nondestruktif,  akurat,  cepat,  dan  dapat  menggantikan  metode  kimia  yang mengkonsumsi  waktu  lebih  lama.Spektroskopi  NIR  menawarkan  pengukuran  secara  cepat (Saleh,  2012),  dapat  menghasilkan  beberapa  parameter  sifat  bahan  dalam  satu  kali pengukuran  serta  dilakukan  secara  non  destruktif.Pendugaan  kualitas  pepaya  dengan spektroskopi  NIR  dapat  dijadikan  sebagai  langkah  awal  untuk  mengetahui  kualitas  buah pepaya secara nondestruktif.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  menduga  kandungan  kimia  pada  buah-buahan, antara  lain  pendugaankandungan  pati  pada  buah  mangga  (Saranwong,  dkk,  2004),  prediksi kadar  air  pada  buah  kurma  dengan  menggunakan  spectra  NIR  (Mireei,  dkk,2010),  dan pendugaan total padatan terlarut dengan spektroskopi NIR dilakukan (Bobelyn, dkk, 2010). Berdasarkan uraian di atas, maka penelitian inibertujuanuntuk memprediksi kandungan pati, total  padatan  terlarut,  dan  kadar  airbuah  pepaya  IPB  9    selama  penyimpanandengan spektroskopi NIR.Keluaran dari hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan acuan untuk meningkatkan bidang agroindustri.

## Tinjauan Pustaka
Pepaya IPB9 memiliki beberapa kelebihan, diantaranya memiliki diameter yang lebih kecil, bobot biji yang lebih kecil, dan mempunyai tebal daging buah yang lebih besar dibandingkan dengan pepaya IPB1,  IPB2A,  IPB3,  IPB3A,  IPB4,  IPB7, dan IPB8.Besarnya nilai panjang, diameter,  dan  tebal  minimum  sampai  maksimum  daging  buah  pepaya  varietas  IPB9  secara berturut-turut  adalah  23.78  cm,  9.63  cm,  dan  2.23  -  3.15  cm  (Suketi,    2011).Pepaya merupakan  buah  klimaterik  yang  masih  dapat  mencapai  puncak  kematangan  meski  buah pepaya telah dipetik.
Hal  itu,  ditandai  oleh  senyawa  pektin  yang  terdapat  diantara  dinding  sel  yang  berfungsi sebagai  perekat,  kemudian  terjadi  proses  degradasi  pektin  menjadi  protopektin  yang menyebabkan  tekanan  turgor  dinding  sel  menurun  dan  menyebabkan  buah  menjadi  lunak selama  proses  pematangan  (Billy,  dkk,2008).  Oleh  karena  itu  penentuan  tingkat  ketuaan buah  pada  saat  dipetik  merupakan  salah  satu  faktor  penting  yang  dapat  mempengaruhi ketahanan buah dari kerusakan buah setelah dipetik. Mutu buah yang baik saat dikonsumsi
akan diperoleh jika pemanenan buah dilakukan pada stadia kematangan yang tepat (Francois, dkk., 2009) sehingga diperoleh umur simpan yang lebih lama atau lebih pendek.
Near  infared  (NIR)  adalah  gelombang  elektromagnetik  dengan  panjang  gelombang  780- 2500  nm  yang  terletak  diantara  gelombang  cahaya  tampak  (visiblelight)  dan  cahaya inframerah  (infrared).Spectroscopy  adalah  ilmu  yangmempelajari  antaraksi  cahaya  dengan atom  dan  molekul.Radiasi  cahaya  atauelektromagnetik  dapat  dianggap  menyerupai gelombang  (Creswell,  dkk.,  2005).Near  infrared  (NIR)  merupakan  salah  satu  instrument untuk  menentukankomposisi  kimia  berdasarkan  besarnya  nilai  pantulan  gelombang (reflectance) danberdasarkan nilai absorban gelombang (log 1/R).Pada tahap awal diperlukan dataanalisis kimia dari laboratorium untuk mengetahui hubungan antara spektra NIRdan data hasil analisis kimia.Oleh karena itu diperlukan metode matematika, yangdibagi menjadi dua yaitu kalibrasi dan validasi.Jumlah sampel yang digunakanuntuk tahap kalibrasi dan validasi harus cukup banyak.Jumlah sampel untuk tahapkalibrasi harus lebih banyak daripada untuk tahap validasi.Validasi bertujuan menguji ketepatan pendugaan komposisi kimia persamaan regresi  kalibrasi  yang  telah  dibangun.Model  kalibrasi  dikatakanbaik  (akurat),  jika  nilai  R2 (0.8-1), RPD ≥ 2, perbedaan nilai SEC dan SEP kecil (Karoui, dkk., 2006).
Informasi yang terkandung dalam spektra NIR dapat diambil dengan menggunakan berbagai teknik  analisis  multivariable  yang  disebut  juga  dengankemometrik.Tujuan  dari  teknik  ini adalah untuk membuat model kalibrasi yangmampu memprediksi karakteristik sampel yang tidak  diketahui.Teknik  analisismultivariable  tersebut  dibagi  menjadi  dua  jenis  berdasarkan hubungan  linearitasdan  non-linearitas  parameter.Partial  Least  Square  (PLS),  principal componentsregression (PCR), dan multiple linear regression (MLR).
Partial  Least  Square  (PLS)  merupakan  suatu  metode  analisis  multivariableuntuk membangun  model  prediksi  dari  variabel-variabel  yang  banyak  danmemiliki  kolinearitas yang tinggi, atau dengan kata lain metode ini berguna untukmemprediksi variable tak bebas (dependent)  dari  sejumlah  besar  variable  bebas(independent),  memiliki  stuktur  sistemik linier  ataupun  non  linier  (Tobias,  2011).  Metode  PLS  diperoleh  secara  iterative  dan  tidak memiliki formula tertutup untukmencari ragam koefisien regresinya.Pada setiap iterasi dalam PLS keragamanpeubah-peubah x dan keragaman peubah-peubah y saling mempengaruhikombinasi linier kelompok peubah x dan begitu sebaliknya.
Metode  PLS  telah  banyak  digunakan  sebagai  metode  olah  data  spektra  NIR,  antara  lain prediksi  total  padatan  terlarut(TPT)  dan  kekerasan  sebagai  parameter  kualitas  buah  saat  di pohon hinggapascapanen (Marin, dkk, 2009). Hasilnya, TPT dan kekerasan dapat diprediksi dengan tingkat akurasi tinggi, dengan nilai R 2 total padatan terlarut0.89 danuntuk  kekerasan memiliki  R 2 0.86.  Prediksikadar  air  dan  protein  pada  buah  kurma  mazafati  menggunakan metode PLS dapat dilakukan dengan baik (Mireei, dkk, 2010)padapanjang gelombang 900- 1.700 nm dan 1.332-1641 nm dengan nilai R 2 0.98 untuk kadr air dan R 2 0.97 untuk protein.
Pada  penelitian  (Suhandy,  dkk,  2008)  pengukuran  bahan  kering  dari  buah  mangga  yang masih di pohon dengan spektroskopi NIR dengan metoda PLSdiperoleh koefisien korelasi (r) sebesar 0.93 dan standar eror prediksi 0.89 denganbias 0.12. Pengolahan data dengan metoda PLS juga dilakukan untuk mengetahui persentase bahan kering pada dengan nilai selisih SEP dan SEC sebesar 0.81 (Francois, dkk., 2009).

## Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pepaya  IPB9  sebanyak  60  buah  dan  gas  etilen  murni  50ppm. Alat  yang  digunakan  adalah,  oven,  cawan,  chamber  kaca  kedap  udara,  fan  berukurankecil, termometer, timbangan digital, kamera digital, seperangkat alat spektofotometer NIRFlex N- 500 (fiber optic solids) dengan panjang gelombang 1000-2500 nm, dan NIRCal 5.2 (Buchi Labortechnik AG, Flawil, Switzerland) dengan menggunakan algoritma PLS.
Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan  Januari  hingga  Juni  2014  di  laboratorium  TPPHP, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Institut Pertanian Bogor. Sampel yang digunakan sebanyak  60  buah,  buah  pepaya  digunakan  diperoleh  dari  kebun  Pusat  Kajian  Hortikultura Tropis  (PKHT)  dipetik  secara  langsung,  kemudian  dibersihkan,  dibungkus  kertas,  dan setelah itu dimasukkan ke dalam kardus karton lalu dibawa ke laboratorium TPPHP dengan mobil. Sampai di laboratorium pepaya langsung dibuka, kemudian disortasi dan dibersihkan serta diberi label.
Penelitian  ini  dilakukan  3  kali  ulangan  dengan  menggunakan  buah  pepaya  IPB  9  yang berbeda,  dan  dilakukan  tiga  kali  pengukuran  pada  masing-masing  buah  pepaya  yaitu pangkal,  tengah,  dan  ujung.  Pengukuran  pertama  dilakukan  sesaat  setelah  panen  (sebelum pemeraman)  dengan  menggunakan  spektroskopi  NIR.  Parameter  yang  diukur  adalah kandungan  pati,  total  padatan  terlarut,  dan  kadar  air,  masing-masing  buah  pepaya  diukur pada tiga titik yaitu pangkal, tengah, dan ujung.
Gambar 1. Bagan Alur Penelitian
Pengukuran NIR dan parameter : pada hari panen, hari kesatu, ketiga, kelima dan ketujuh setelah pemeraman Pengangkutan Pembersihan dan Pencucian Pengukuran secara nondestruktif menggunakan spektofotometer NIR Pengukuran parameter (kandungan pati, total padatan terlarut, kadar air) sebanyak 3 ulangan Pematangan buatan (artificialripening) dengan etilen ±50ppm selama 24 jam pada suhu 20°C Penyimpana n Mengembangkan model kalibrasi dan validasi NIR dengan metoda PLS Selesai Mulai Pepaya varietas IPB 9 sebanyak 60 buah
Pengukuran  pertama  adalan  dengan  spektofotometer  NIR,  kemudian  buah  pepaya  dikupas tipis  kulitnya  dan  bagian  dalamnya  dibuang  hingga  sekitar  3-5mm  ketebalannya,  untuk pengukuran kadar air. Pengukuran kadar air menggunakan metode gravimetric menggunakan oven pada suhu 105° C selama 25 jam, persamaan yang digunakan terlihat pada persamaan (1).
݇. ܽ ሺ%ሻ = ௠ బ ି௠ భ ௠ బ × 100 % ….... (1)
Keterangan : k.a : kadar air, m 0 : massa awal, m 1 : massa akhir
Setelah  pengkuran  pertama  selesai,  maka  buah  pepaya  yang  lain  dilakukan  pemeraman (artificialripening)  dengan  menggunakan  gas  etilen  sebanyak  50ppm  (Syska,  2006)  pada suhu 20°C selama 24 jam dalam chamber kaca tertutup dan menggunakan kipas kecil untuk memutar udara dalam chamber. Pengamatan selanjutnya dilakukan pada hari kesatu, ketiga, kelima, dan ketujuh setelah pemeraman.
Analisa  data  menggunakan  software  NIRCal  5.2  (Buchi  Labortechnik  AG,  Flawil, Switzerland)  dengan  menggunakan  algoritma  PLS.  Data  diolah  dengan  dan  tanpa  pra perlakuan data spectra, sehingga akan diperoleh data terbaik dengan atau tanpa pra perlakuan data  spectra.Pra  perlakuan  yang  digunakan  pada  analisis  data  ini  adalah  multiple  scatter correction  (msc)  dan  turunan  pertama  (dg1).Multiple  scatter  correction  (msc)  merupakan salah satu teknik normalisasi yang sering digunakan yang bertujuan untuk mengurangi bias yang  disebabkan  perbedaan  ukuran  fisik  dari  sampel,  sehingga  baik  digunakan  untuk memperoleh  kalibrasi  terbaik.  Sedangkan  turunan  pertama  (dg1)  digunakan  untuk meningkatkan  aspek  visual  dari  spektra  NIR  lebih  mendalam  tanpa  menghapus  informasi yang ada, sehingga pra perlakuan ini baik digunakan untuk memperoleh kalibrasi terbaik dari masing-masing parameter.
Gambar 2. Alur Analisis Data
Mulai Reflektan NIR Pati, TPT, dan Kadar air Model kalibrasi PLS Validasi Reflektan NIR Pati, TPT, dan Kadar air Pra perlakuan data msc dan dg 1 Proses kalibrasi Model kalibrasi PLS SEP ≈ SEC, RPD ≥ 2, R 2 > 0.8 CV< 5% Yes Selesai No
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 1000 1064 1136 1220 1316 1429 1563 1724 1923 2174 2500 R ef le k ta n Panjang gelombang (nm) O-H

## Hasil dan Pembahasan

## Karakteristik Gelombang Spektra NIR Pepaya Var.  IPB9
Prinsip  pengukuran  spektra  NIR  adalah  dengan  memancarkan  sinar  lampu  halogen  ke sampel, sinar tersebut diterima sebagai energi yang memicu terjadinya getaran dan regangan pada  kelompok  ikatan  atom  O-H,  N-H,  dan  C-H,  dimana  ikatan  atom  O-H,  N-H,  dan  C-H merupakan  komponen  utama  pembentuk  kandungan  organik.  Sebagian  energi  yang diberikan  akan  diserap  untuk  melakukan  getaran  dan  regangan  dan  sebagian  lainnya  akan dipantulkan.  Energi  yang  dipantulkan  akan  diterima  oleh  detector  sebagai  data  frekuensi getaran  dalam  bentuk  analog,  selanjutnya  data  analog  tersebut  akan  ditransformasi  dengan menggunakan metode transformasi fourier sehingga menjadi kurva spektra reflektan seperti terlihat pada Gambar 3.
Spektra asli reflektan (R) dari pepaya varietas IPB9 memperlihatkan spektra yang lebar dari 1000-2500  nm  dengan  beberapa  puncak  dan  lembah  spektra.lembah  dan  puncak  spektra tersebut  sangat  dipengaruhi  oleh  komponen  kimia  dari  buah  pepaya  varietas  IPB9  yang dianalisis. Selain itu, karakteristik fisik bahan juga mempengaruhi fitur spektra NIR (Blanco dan  Villaroyya, 2002). Kandungan bahan pada buah pepaya varietas IPB9 berhubungan erat dengan penyerapan radiasi NIR.

## Gambar 3. Spektra Original Reflektan NIR
Karakteristik  spektra reflektan terlihat  pada  Gambar  3  yang  menunjukkan  adanya  beberapa lembah  pada  grafik  reflektan  NIR.Hal  ini  terjadi  karena  terdapat ikatan  O-H  (O ─ H.str  first overtone)  pada  panjang  gelomabang  tersebut  (Osborne,  dkk,  1993).  Lembah  pemantulan (reflektan)  terjadi  pada  panjang  gelombang  1756  nm-1780  nm,  dimana  ikatan  atom  C ─ H pada  panjang  gelombang  tersebut  menunjukkan  adanya  kandungan  CH 2 dan  selulosa. Kandungan pati (starch) terdapat pada panjang gelombang 1450 nm, 2461 nm, 2488 nm dan 2500 nm. Kandungan pati pada panjang gelombang 1450 nm ini sulit terlihat karena saling berhimpit  dengan  kandungan  air  pada  panjang  gelombang  yang  sama,  kandungan  pati  ini memiliki ikatan O ─ H str. first overtone (Osborne, dkk., 1993).
Dari  Gambar  3  juga  terlihat  bahwa  spektra  ulangan  pertama  terletak  paling  bawah  begitu selanjutnya  sampai  ulangan  kelima,  ulangan  ini  seiring  dari  umur  petik  yang  lebih  muda berturut-turut  naik  ke  atas  seiring  dengan  semakin  tua  umur  petik  buah  pepaya  varietas IPB9.Hal ini menunjukkan bahwa pada pepaya dengan umur petik yang lebih mudah, maka daya  serap  buah  terhadap  gelombang  NIR  semakin  tinggi  sehingga  nilai  reflektan  menjadi lebih kecil. Pada pepaya varietas IPB9 yang masih muda memiliki kadar air yang lebih besar
O-H O-H CH 2 Pati
jika  dibandingkan  dengan  buah  pepaya  yang  sudah  matang turut sebesar 94.3 %, 94.1 %, 93.2 %, 92.6 %, dan 91.9 %. Dengan demikian air memiliki daya  serap  yang  tinggi  terhadap komponen  pepaya  lain.  Hal  ini  juga  terlihat  dari  spektra  reflektan  pada  Gambar menunjukkan lembah pada panjang gelombang yang membaca adanya kandungan air dalam buah pepaya.

## Prediksi Kandungan Pati P
Kalibrasi dan validasi spektra NIR untuk memprediksi kandungan pati sampel buah pepaya varietas  IPB9  dikembangkan  berdasarkan  korelasi  data  spektra  reflektan  NIR  dengan  data pati hasil pengukuran secara destruktif.Da varietas  IPB9  berjumlah  60  buah.Pengukuran  dilakukan  sesaat  setelah  panen  dan  selama penyimpanan.
Berdasarkan  nilai  komponen  evaluasi  diketahui  bahwa  kandungan  pati  pada  sampel  buah pepaya  varietas  IPB9  den reflektan  NIR  terbaik  pra  perlakuan perolehan  nilai  R  sebesar  0.90  (Tabel  3),  se 2004)  pada  buah  mangga  kandungan  pati  dapat  diprediksi  oleh  spektroskopi  NIR  dengan nilai  R  sebesar  0.93,R 2 sebesar  0.81  (Tabel  1),  s 2002) prediksi kandungan pati pada buah apel diperoleh nilai
Pada penelitian ini diperoleh s dengan  hasil  penelitian  (McGlone SEP  dan  SEC  sebesar  0.13  (Saranwong dihasilkan pada penelitian ini sebesar CV  sebesar  4%  dan  hasil keragaman  (CV)  ini  sangat  ditentukan  dari  keragaman  sampel  yang  digunakan  pada penelitan.
Tabel 1.  Komponen Kandungan
*: tanpa pra perlakuan **: dengan pra perlakuan msc, dg1
Gambar  4.  Plot  K Perlakuan K
Perlakuan Tanpa * Dengan  **
e-ISSN:  2549
jika  dibandingkan  dengan  buah  pepaya  yang  sudah  matang  fisiologi  dan  matang turut sebesar 94.3 %, 94.1 %, 93.2 %, 92.6 %, dan 91.9 %. Dengan demikian air memiliki daya  serap  yang  tinggi  terhadap  gelombang  elektromagnetik  NIR  dibandingkan  dengan komponen  pepaya  lain.  Hal  ini  juga  terlihat  dari  spektra  reflektan  pada  Gambar menunjukkan lembah pada panjang gelombang yang membaca adanya kandungan air dalam

## Prediksi Kandungan Pati Pepaya Var. IPB9 dengan Spektroskopi NIR
Kalibrasi dan validasi spektra NIR untuk memprediksi kandungan pati sampel buah pepaya varietas  IPB9  dikembangkan  berdasarkan  korelasi  data  spektra  reflektan  NIR  dengan  data pati hasil pengukuran secara destruktif.Data yang dianalisis adalah data sampel buah pepaya varietas  IPB9  berjumlah  60  buah.Pengukuran  dilakukan  sesaat  setelah  panen  dan  selama
Berdasarkan  nilai  komponen  evaluasi  diketahui  bahwa  kandungan  pati  pada  sampel  buah pepaya  varietas  IPB9  dengan  umur  petik  yang  berbeda  memiliki  korelasi  dengan  spektra reflektan  NIR  terbaik  pra  perlakuan  kombinasi  (msc  dan  dg1).  Hal  ini  ditunjukkan  dari sebesar  0.90  (Tabel  3),  senada  dengan  hasil  penelitian gga  kandungan  pati  dapat  diprediksi  oleh  spektroskopi  NIR  dengan sebesar  0.81  (Tabel  1),  sedangkan    hasil  penelitian 2002) prediksi kandungan pati pada buah apel diperoleh nilai  R 2 sebesar 0.66.
diperoleh selisih nilai SEP dan SEC sebesar 0.01 (Tabel 1) sama halnya McGlone,  dkk,  2002),  sedangkan  pada  buah  mangga  selisih  nilai sebesar  0.13  (Saranwong,  dkk,2004).  Nilai  koefisien  keragaman  ( a penelitian ini sebesar 10.95%, sedangkan hasil (Saranwong sebesar  4%  dan  hasil  (McGlone,  dkk.,  2002)  nilai  CV  sebesar  90%.  Nilai  koefisien keragaman  (CV)  ini  sangat  ditentukan  dari  keragaman  sampel  yang  digunakan  pada
Komponen Evaluasi Hasil Kalibrasi dan Validasi NIR terhadap andungan Pati Buah Pepaya Varietas IPB9 dengan M
*: tanpa pra perlakuan **: dengan pra perlakuan msc, dg1
.  Plot  Kandungan  Pati  Aktual  dan  Prediksi  NIR  dengan  pra Perlakuan Kombinasi (msc,dg1)
Parameter R 2 R SEC (%) SEP (%) CV 0.44 0.66 0.28 0.28 0.81 0.90 0.17 0.16

## ISSN: 2527 – 9661
ISSN:  2549 – 2837
fisiologi  dan  matang  berturut- turut sebesar 94.3 %, 94.1 %, 93.2 %, 92.6 %, dan 91.9 %. Dengan demikian air memiliki gelombang  elektromagnetik  NIR  dibandingkan  dengan komponen  pepaya  lain.  Hal  ini  juga  terlihat  dari  spektra  reflektan  pada  Gambar  3  yang menunjukkan lembah pada panjang gelombang yang membaca adanya kandungan air dalam

## epaya Var. IPB9 dengan Spektroskopi NIR
Kalibrasi dan validasi spektra NIR untuk memprediksi kandungan pati sampel buah pepaya varietas  IPB9  dikembangkan  berdasarkan  korelasi  data  spektra  reflektan  NIR  dengan  data ta yang dianalisis adalah data sampel buah pepaya varietas  IPB9  berjumlah  60  buah.Pengukuran  dilakukan  sesaat  setelah  panen  dan  selama
Berdasarkan  nilai  komponen  evaluasi  diketahui  bahwa  kandungan  pati  pada  sampel  buah gan  umur  petik  yang  berbeda  memiliki  korelasi  dengan  spektra dg1).  Hal  ini  ditunjukkan  dari ngan  hasil  penelitian  (Saranwong,  dkk, gga  kandungan  pati  dapat  diprediksi  oleh  spektroskopi  NIR  dengan edangkan    hasil  penelitian  (McGlone,  dkk.,
sebesar 0.66.
sebesar 0.01 (Tabel 1) sama halnya 2002),  sedangkan  pada  buah  mangga  selisih  nilai 2004).  Nilai  koefisien  keragaman  (CV)  yang g, dkk, 2004) nilai sebesar  90%.  Nilai  koefisien
keragaman  (CV)  ini  sangat  ditentukan  dari  keragaman  sampel  yang  digunakan  pada
Validasi NIR terhadap
Varietas IPB9 dengan Metode PLS
Pati  Aktual  dan  Prediksi  NIR  dengan  pra
CV (%) RPD 18.40 1.29 10.95 2.15
1.80 2.00 2.20 2.40 2.60 2.80 3.00 3.20 1.90 2.10 2.30 2.50 2.70 2.90 3.10 T P T p re d ik si N IR ( °B ri x ) TPT aktual (°Brix) Kalibrasi validasi
Perbedaan  hasil  komponen  evaluasi  NIR  sangat  dipengaruhi  oleh  jumlah  dan  dan    jumlah spektra  NIR  yang  digunakan.  Pada  penelitian  (McGlone,  dkk,  2002)  data  spektra  yang digunakan  sebanyak  181,  hampir  sama  dengan  data  spektra  pada  penelitian  ini.  Sedangkan pada  penelitian  (Saranwong,  dkk,  2004)  sampel  yang  digunakan  untuk  pengukuran  secara nondestruktif  dengan  NIR  sebanyak  346  buah  mangga,  sehingga  data  spektra  NIR  yang digunakan  hampir  1000  data.  Sehingga  komponen  evaluasi  yang  dihasilkan  oleh (Saranwong, dkk., 2004) lebih baik dari hasil penelitian ini.

## Prediksi TPT Pepaya Varietas IPB9 dengan Spektroskopi NIR
Berdasarkan  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  total  padatan  terlarut  buah  pepaya pada umur petik yang berbeda memiliki nilai total padatan terlarut yang berbeda pula. Hal ini dikarenakan pada umur petik yang lebih tua  berada pada tahap pematangan dan mendekati puncak  klimakterik.  Sehingga  laju  respirasi  pada  buah  masak  lebih  besar  dibandigkan dengan buah yang masih muda, seiring meningkatnya laju respirasi maka metabolisme buah yang ditandai oleh terhidrolisisnya pati menjadi gula-gula sederhana meningkat. Oleh karena itu,  buah  dengan  umur  yang  berada  pada  tahapan  pematangan  memiliki  nilai  total  padatan terlarut tertinggi dan memiliki waktu yang lebih cepat untuk mencapai puncak klimakterik.
Tabel 2. Komponen Evaluasi Hasil Kalibrasi dan Validasi NIR terhadap Total Padatan Terlarut Buah Pepaya Varietas IPB9 dengan Metode PLS
*: tanpa pra perlakuan
**: dengan pra perlakuan msc
Hasil  kalibrasi  dan  validasi  dengan  metode  PLS  terbaik  dengan  pra  perlakuan  msc  yang dievaluasi  berdasarkan  nilai  R 2 ,  r,  SEP,  SEC,  RPD,  dan  CV.  Berdasarkan  nilai  komponen evaluasi tersebut diketahui bahwa total padatan terlarut buah pepaya varietas IPB 9 selama penyimpanan  memiliki  korelasi  dengan  spektra  reflektan  NIR.  Hal  ini  ditunjukkan  dari perolehan  nilai  koefisien  korelasi  (r)  model  kalibrasi sebesar  0.90.  Nilai  R 2 yang  diperoleh pun  baik  yaitu  sebesar  0.81  yang  artinya  81%  kontribusi  total  padatan  terlarut  aktual  hasil pengukuran  terhadap  variasi total  padatan terlarut  prediksi  NIR.  Selisih nilai  SEP  dan SEC sebesar 0.001 serta nilai CV < 5% yaitu CV 4.85%, dan nilai RPD > 2 yang menunjukkan akurasi  dan  kestabilan  model  baik  untuk  menduga  nilai  total  padatan  terlarut  dengan spektroskopi NIR (Tabel 2).
Gambar 5. Plot Total Padatan Terlarut dan Prediksi NIR dengan pra Perlakuan msc
Hasil  penelitian  (Syaefullah,  2008)  yang  melakukan  penelitian  pada  buah  pepaya  vairetas IPB  1  diperoleh  nilai  koefisien  korelasi  (r)  sebesar  0.98.  Pada  penelitian  ini  nilai  R 2 yang
Perlakuan Parameter R 2 R SEC (%) SEP (%) CV (%) RPD Tanpa * 0.79 0.89 0.13 0.14 5.41 2.16 Dengan ** 0.81 0.90 0.124 0.123 4.85 2.27
diperoleh pun baik yaitu sebesar 0.81 (Tabel 2), sedangkan  hasil penelitian (McGlone, dkk, 2002) prediksi total padatan terlarut pada buah apel diperoleh nilai  R 2 sebesar 0.63 dan hasil penelitian.  Nilai  R 2 berkisar  dari  0.66-0.88  dari  6  varietas  apel  yang  digunakan  pada penelitian  (Bobelyn,  dkk.,  2010).Nilai  CV  yang  dihasilkan  kurang  dari  5%  sebesar  4.85%, sedangkan hasil dari penelitian (McGlone, dkk, 2002) diperoleh nilai CV untuk total padatan terlarut sebesar 8%.

## Prediksi Kadar Air Pepaya Var. IPB9 dengan Spektroskopi NIR
Berdasarkan  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kadar  air  buah  pepaya  pada  umur  petik yang  berbeda  memiliki  kadar air  yang  berbeda  pula. Pada  umur  petik  yang  muda  memiliki kadar  air  terbesar  dan  menurun  seiring  dengan  proses  pematangan  buah  pepaya.  Hal  ini dikarenakan  pada  umur  petik  yang  lebih  tua  berada  pada  tahap  pematangan  dan  mendekati puncak klimakterik, sehingga seiring meningkatnya laju respirasi dapat mempercepat proses penguapan  air  dari  dalam  buah  sebagai  hasil  dari  proses  respirasi.  Oleh  karena  itu,  buah dengan  umur  petik  yang  lebih tua  memiliki  kadar  air yang  lebih rendah, jika  dibandingkan dengan buah yang masih muda. Selama proses pematangan, kadar air buah pepaya dari umur petik  yang  berbeda  pada  umumnya  mengalami  penurunan  seiring  dengan  proses pematangan.
Pada Gambar 3 terlihat bahwa lembah terjadi pada panjang gelombang 1190 nm, 1450 nm, dan 1940 nm yang mencerminkan penyerapan energi oleh ikatan O-H. Sampel yang dikenai radiasi  NIR  akan  menerima  energi  yang  memicu  terjadinya  getaran  dan  regangan  pada kelompok  ikatan  atom  O-H,  N-H,  dan  C-H  yang  merupakan  komponen  utama  pembentuk senyawa  organik.  Sebagian  energi  akan  diserap  dan  sebagian  lainnya  akan  dipantulkan, energi  yang  dipancarkan  ke  bahan  organik  sekitar  4  %  akan  dipantulkan  kembali  oleh permukaan  luar  (regular  refleksion)  dan  96  %  akan  masuk  ke  dalam  bahan  kemudian mengalami penyerapan, pemantulan, penyebaran, dan penerusan cahaya.
Selain  itu  pada  Gambar  6  terlihat  bahwa  dengan  pra  perlakuan  dg1  sebaran  data  lebih terkumpul  pada  garis  linear  antara  nilai  kadar  air  prediksi  NIR  dan  kadar  air  aktual.  Nilai R 2 yang  diperoleh sebesar 0.71,  selisih  nilai  SEP  dan SEC  sebesar  0.01  (Tabel  3),  dan  nilai CV  yang  dihasilkan  jauh  lebih  rendah  dari  5%  sebesar  0.43%.  Sedangkan  hasil  penelitian (Bampi,  dkk,  2013)  yang  menduga  kadar  air  dalam  biodiesel  dengan  menggunakan  NIR memperoleh hasil yang baik dengan nilai R 2 0.993.
Tabel 3.  Komponen Evaluasi Hasil Kalibrasi dan Validasi NIR Terhadap Kadar Air Buah Pepaya Varietas IPB 9 dengan Metode PLS
*: tanpa pra perlakuan **: dengan pra perlakuan dg1
Hal  tersebut  dikarenakan  pada  penelitian  ini  sampel  yang  digunakan  terbatas,  sehingga spektra  yang  digunakan  pada  kalibrasi  dan  validasi  hanya  180  spektra.Pada  penilitian (Mireei, dkk, 2010) berhasil memprediksi kadar air pada buah kurma mazafati menggunakan spektra NIR pada panjang gelombang 900 - 1.700 nm dan 1.332 - 1641 nm dengan metode olah  data  PLS.  Hasilnya,  kadar  air  dapat  diprediksi  dengan  sangat  baik,  dengan  model kalibrasi untuk kadar air memiliki nilai R 2 = 0,98. Nilai RPD < 2 pada penelitian ini, sehingga model  kalibrasi  yang  dihasilkan  cukup  baik  untuk  memprediksi  kadar  air  dengan spektroskopi NIR.
Perlakuan Parameter R 2 R SEC (%) SEP (%) CV (%) RPD Tanpa * 0.63 0.80 0.04 0.05 0.47 1.65 Dengan ** 0.71 0.84 0.03 0.04 0.43 1.85
Gambar 6. Plot Kadar

## Simpulan dan Saran
1) Kandungan  pati  pepaya  varietas  IPB  9 NIRdengan  pra  perlakuan  kombinasi  msc  dan  dg dihasilkan dengan nilai
0.16 %, 10.95 %, dan 2.15.
2) Total  padatan  terlarut  pepaya spektroskopi NIR dengan pra perlakuan msc diperoleh nilai berturut-turut sebesar 0.90, 0.124 %, 0.123 %, 4.85 %, dan 2.27.
3) Kadar  air  pepaya  varietas  IPB  9 dengan  pra  perlakuan  dg1  diperoleh  nilai sebesar 0.84, 0.03 %, 0.04 %, 0.43 %, dan 1.85.
4) Perlu  dilakukan  analisis  parameter pematangan buah pepaya selama penyimp
5) Perlu dilakukan upaya

## Daftar Pustaka
Abu  Goukh,  A.B.A.,  Shattir during growth and de Biology Journal of North America
Arifiya,  N.,  Purwanto,  Y.A.,  &  Budiastra,  I.W.  (2015).Analisis  perubahan  kualitas pascapanen  pepaya  varietas  IPB  9  pada  umur  petik  yang  berbeda. Pertanian, Vol 3 No. 1 Tahun 2015.41
Bampi, M., Scheer, A.P., & predict  the  average  droplet  size  and  water  content  in  biodiesel  emulsions. FuelJournal,Vol 113 Tahun 2013.
Billy, L., MBilly, L., Mehinagic, E., Royer, G., Renard, C.M.G.C., Arvisenet, G., Prost, C., &Jourjon  F.  (2008).Relationship  between  texture  and  pectin  composition  of  two applecultivars  during  storage. 2008. 315-324
Blanco,  M  dan  Villarroya Trend in Analitical Chemistry
Bobelyn,  E.,  Serban,  A.S Postharvest  quality  of  apple  predicted  by  NIR biological  variability  on  spektra  and  model  performance.
and Technology,Vol 55 Cen, H dan Yen He.(2007
in determination of food quality.
e-ISSN:  2549
ar Air Aktual dan Prediksi NIR dengan pra Perlakuan dg1
pepaya  varietas  IPB  9  dapat  diprediksi  dengan  baik  oleh  spektroskopi perlakuan  kombinasi  msc  dan  dg 1 yang  ditunjukkan  oleh  model  yang dihasilkan dengan nilai R, SEC, SEP, CV, dan RPD berturut-turut sebesar 0.90, 0.17 %, 0.16 %, 10.95 %, dan 2.15.
Total  padatan  terlarut  pepaya  varietas  IPB  9  dapat  diprediksi  dengan  baik  oleh spektroskopi NIR dengan pra perlakuan msc diperoleh nilai R, SEC, SEP, CV turut sebesar 0.90, 0.124 %, 0.123 %, 4.85 %, dan 2.27.
varietas  IPB  9  dapat  diprediksi  cukup  baik  oleh  spektros dengan  pra  perlakuan  dg1  diperoleh  nilai  R,  SEC,  SEP,  CV,  dan  RPD sebesar 0.84, 0.03 %, 0.04 %, 0.43 %, dan 1.85.
Perlu  dilakukan  analisis  parameter  –  parameter  lain  yang  berkaitan  dengan  proses an buah pepaya selama penyimpanan
upayalain untuk meningkatkan umur simpan pepaya IPB 9.
,  Shattir,  A.E.T.,  &Mahdi,  E.F.M.  (2010).  Physico- during growth and development of Papaya Fruit. II : Chemical changes
Biology Journal of North America, Vol 1 No.5 Tahun 2010.871-877.
Arifiya,  N.,  Purwanto,  Y.A.,  &  Budiastra,  I.W.  (2015).Analisis  perubahan  kualitas pascapanen  pepaya  varietas  IPB  9  pada  umur  petik  yang  berbeda.Jurnal  Keteknikan l 3 No. 1 Tahun 2015.41-48.
&Castilhos, F. (2013). Application of near infrared spectroscopy to predict  the  average  droplet  size  and  water  content  in  biodiesel  emulsions.
Vol 113 Tahun 2013.546-552.
Billy, L., Mehinagic, E., Royer, G., Renard, C.M.G.C., Arvisenet, G., Prost, C.,
.Relationship  between  texture  and  pectin  composition  of  two applecultivars  during  storage.J.  Postharvest  Biology  and  Technology
M  dan  Villarroya,  I.  (2002).  NIR  spectroscopy:  a  rapid-response  analitycal  tool. Trend in Analitical Chemistry, Vol21Tahun 2001.240-250.
S.,  Nicu,  M.,  Lammertyn,  J.,  Nicolai,  B.M.,  &Saeys Postharvest  quality  of  apple  predicted  by  NIR-spectroscopy:  Study  of  the  effect  of biological  variability  on  spektra  and  model  performance.  Journal  Postharvest  Biology 55 Tahun 2010.133-143.
2007). Theory and application of near infrared reflectance spectroscopy in determination of food quality.Trends in Food Science & Technology
erlakuan dg1
dapat  diprediksi  dengan  baik  oleh  spektroskopi yang  ditunjukkan  oleh  model  yang turut sebesar 0.90, 0.17 %,
dapat  diprediksi  dengan  baik  oleh R, SEC, SEP, CV, dan RPD
dapat  diprediksi  cukup  baik  oleh  spektroskopi  NIR RPD  berturut-turut
parameter  lain  yang  berkaitan  dengan  proses
untuk meningkatkan umur simpan pepaya IPB 9.
-chemical  changes hanges. Agriculture and
Arifiya,  N.,  Purwanto,  Y.A.,  &  Budiastra,  I.W.  (2015).Analisis  perubahan  kualitas Jurnal  Keteknikan
. Application of near infrared spectroscopy to predict  the  average  droplet  size  and  water  content  in  biodiesel  emulsions.
Billy, L., Mehinagic, E., Royer, G., Renard, C.M.G.C., Arvisenet, G., Prost, C., .Relationship  between  texture  and  pectin  composition  of  two
J.  Postharvest  Biology  and  Technology,  Vol.47  Tahun
response  analitycal  tool.
Saeys,  W.  (2010). spectroscopy:  Study  of  the  effect  of Postharvest  Biology
tion of near infrared reflectance spectroscopy Trends in Food Science & Technology,Vol 18 Tahun
Creswell,  C.J.,  Runquist,  O.A.,  &  Campbell,  M.M.  (2005)  .Analisis  spektrum  senyawa organik.Bandung: Penerbit ITB.
Francois, I.M., Marien, E., Brijs, K., Coppin, P., & Proft, M.D. (2009). The use of Vis/NIR spectroscopy to predict the optimal root harvesting date of chicory (Cichorium intybus L.).J Postharvest Biology and Technology.Vol.53 Tahun 2009.77-83.
Karoui,  R.,  Mouazen,  A.M.,  Dufor,  E ‟ .,  Pillonel,  L.,  Schaller,  E.,  De  Baerdemaeker  J., Bosset, J.O. (2006). Chemichal characterization of European emmental cheeses by near infrared  spectroscopy  using  chemometric  tools.  International  Dairy  Journal.Vol.16 Tahun 2006.1211-1217.
Kingston,  C.M.  (2010).  Maturity  indices  for  apple  and  pear.  In:  Janick,  Journal  (Ed.), Horticultural Reviews,Vol. 13. John Wiley & Sons, Inc., Oxford, Tahun 2010.407–422.
Marin,  D.P.,  Sanchez,  M.T.,  Paz,  P.,  Soriano,  M.A.,  Guerrero,  J.E.,  Varo,  A.G.  (2009). Nondestructive determination of quality parameters in nectarines during ontree ripening and postharvest storage.J Postharvest Biology and Technology.Vol.52 Tahun 2009.180- 188.
McGlone  VA,  Jordan  RB,  Martinsen  PJ.(2002).  VIS/NIR  estimation  at  harvest  of  pre  and post  storage  quality  indices  for  ‘Royal  Gala’  apple.Journal  postharvest  Biology  and Technology, Vol  25 Tahun 2002.135-144.
Mireei,  S.A.,  Mohtasebi,  S.S.,  Massudi,  R.,  Rafiee,  S.,  Arabanian,  S.,  &  Berardinelli,  A.
(2010).Non-destruktif measurement of moisture and soluble solids content of Mafazati date  fruit  by  NIR  spectroscopy.Australian  Jurnal  of  Crop  ScienceVol  4  No.  3  Tahun 2010.175-179.
Osborne, B.G. (1993). Near infrared spectroscopy in food analysis. Encyclopedia of Analical Chemistry. Chichester: John Willey & Sons Ltd.
Purwanto,  Y.A.,  Budiastra,  I.W.,  Darmawati,  E.,  &  Arifiya,  N.  (2015).Measurement  of starch  and  soluble solid content in  papaya  using  near  infrared  spectroscopy.Journal of Chemical and Pharmaceutical Research Vol. 7 No. 6 Tahun 2015.112-116.
Saleh,  B.  (2012).  Biochemical  and  genetic  variation  of  some  Syrian  wheat  varieties  using NIR,  RAPD  and  AFLPs  Techniques.Journal  of  Plant  Biology  Research,Vol  1  Tahun 2012.1-11.
Saranwong, S., Sornsrivichai, J., &Kawano, S. (2004). Prediction of ripe-stage eating quality of  mango  fruit  from  its  harvest  quality  measured  nondestructively  by  near  infrared spectroscopy.Journal postharvest Biology and TechnologyVol. 31 Tahun 2004137-145.
Suhandy,  D.,  Prabawati,  S.,  Yulianingsih,  &  Yatmin.(2008).  Penentuan  bahan  kering  buah mangga  secara  intact  menggunakan  near  infrared  spectroscopy.J  Pascapanen.Vol.  5 No.2 Tahun 2008.10-17.
Suketi,  K.  (2011).  Studi  morfologi  bunga,  penyerbukan,  dan  perkembangan  buah  sebagai dasar pengendalian mutu buah Pepaya IPB.Disertasi. Bogor. Institut Pertanian Bogor.
Syaefullah,  E.  (2008).  Optimasi  Keadaan  Penyimpanan  Buah  Pepaya  Sebelum  Pemeraman dengan Algoritma Genetika.(Disertasi).Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Syska,  K.  (2006).  Kajian  Pengaruh  Suhu  dan  Konsentrasi  Etilen  terhadap  Perubahan Fisiologi dan Mutu Buah Pepaya Varietas IPB 1.(Tesis).Departemen Teknik Mesin dan Biosistem.Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Tirkey,  B.,  Pal,  U.S.,  Bal,  L.M.,  Sahoo,  N.R.,  Bakhara,  C.K.,  &Panda,  M.K.  (2014). Evaluation  of  physic-chemical  changes  of  fresh-cut  unripe  pepaya  during  storage. Journal Food Packanging and Self Life,Vol. I Tahun 2014.190-197.
Tobias, R.D. (2011). An introduction to partial least square regression. SAS Institute Inc., Car, NC. http://support.sas.com/app/papers/pls.pdf [diakses 7 agustus 2014].