Indonesian Sugar Research Journa l December 2021, Vol. 1 No. 2 page: 106-113 p-ISSN: 2275-2100   e-ISSN:  2798-5415

## Analisa Gula Kristal Putih Secara Cepat Menggunakan
Near Infrared Spectroscopy
Rapid Analysis of Plantation White Sugar Using Near Infrared Spectroscopy
Opal Priya Wening 1)

## 1) Pusat Penelitian Perkebunan Gula Indonesia, Pasuruan
Alamat korespondensi, Email: opalpriyawening@gmail.com

## ABSTRAK
Near  infrared  spectroscopy (NIRS)  merupakan  metode  alternatif  untuk  menganalisa parameter sampel  yang lebih cepat. Pada penelitian ini, NIRS digunakan sebagai  penentuan kualitas  gula  kristal  putih  (GKP)  dengan  parameter  penting  seperti  pol,  warna,  susut pengeringan, dan besar jenis butiran. Sampel gula yang digunakan berasal dari laboratorium P3GI.  Instrumen  NIRS  menggunakan  FOSS  XDS rapid  content  analysis ,  kemudian  model yang  dibangun  menggunakan  metode  kalibrasi partial  least  square (PLS).  Penelitian  ini menggunakan  metode cross-validation antara  sampel  kalibrasi  dengan  validasi.  Hasil  NIRS dievaluasi dengan standar yang telah ditetapkan: nilai korelasi coefficient of determination of calibration (R 2 ) dan coefficient of determination for cross-validation (r 2 ) yang mendekati 1, standard error of calibration (SEC) yang rendah, dan ratio of prediction to deviation (RPD) yang tinggi.  Penelitian menghasilkan nilai hasil analisis tertentu untuk pol (%): R 2 = 0,970, SEC = 0,023, r 2 = 0,496, RPD = 1,152; warna (IU):  R 2 = 0,970, SEC = 12,305, r 2 = 0,757, RPD = 1,529; susut pengeringan (%): R 2 = 0,973, SEC = 0,004, r 2 = 0,789, RPD = 1,601; dan besar  jenis  butiran  (mm):  R 2 =  0,954,  SEC  =  0,038,  r 2 =  0,407,  RPD  =  0,997.  Berdasarkan hasil  evaluasi  tersebut  metode  NIRS  berpotensi  sebagai  analisa  kualitas  gula  kristal  putih dengan model yang dibangun tergolong sebagai pendahuluan.
Kata kunci: NIRS, gula kristal putih, analisa kualitas gula

## ABSTRACT
Near infrared spectroscopy (NIRS) is an alternative method for faster analysis sample parameter.  In  this  study,  NIRS  was  used  to  determine  the  quality  of  plantation  white  sugar with  important  parameters,  such  as  pol  (%),  color  (IU),  moisture  (%),  and  granular  (mm). Plantation white sugar samples were obtained from ISRI’s Laboratory. NIRS instrument used was  FOSS  XRD  rapid  content  analysis,  then  the  model  was  built  using  partial  least  square (PLS)  calibration  method.  This  study  used  cross-validation  between  calibration  and validation  samples.  NIRS  results  were  evaluated  by  certain  standard:  coefficient  of determination  of  calibration ( R 2 )  or  coefficient  of determination  for  cross-validation  (r 2 ) correlation which is close to 1, low calibration of standard error of calibration ( SEC), and high ratio of  ratio of prediction to  deviation ( RPD). The results showed different values for each parameter for pol (%): R 2 = 0,970, SEC = 0,023, r 2 = 0,496, RPD = 1,152;  for color
(IU):  R 2 = 0,970, SEC = 12,305, r 2 = 0,757, RPD = 1,529;  for moisture (%): R 2 = 0,973, SEC = 0,004, r 2 = 0,789, RPD = 1,601; for granular (mm): R 2 = 0,954, SEC = 0,038, r 2 = 0,407,  RPD  =  0,997.  Based  on  the evaluation  NIRS  method  showed  a  potential  method  for plantation white sugar quality analysis with model is classified as an introduction.
Key words: NIRS, plantation white sugar, sugar quality analysis

## PENDAHULUAN
Penentuan  kualitas  gula  kristal  putih (GKP)  sesuai  dengan  SNI  dapat  dilakukan melalui analisa beberapa parameter penting di laboratorium.  Nilai  yang  dihasilkan  dari setiap  parameter  selain  dapat  menentukan kualitas  juga  dapat  digunakan  sebagai kesesuaian standar dan penerimaan konsumen terhadap  GKP.  Secara  signifikan,  nilai  dari parameter tersebut dapat memeberikan informasi  bagaimana  proses  yang  terjadi  di pabrik  gula,  mulai  dari  kondisi  bahan input sampai  dengan  proses  pengolahan.  Analisa GKP  yang  dilakukan  di  pabrik  gula  selama ini menggunakan metode konvensional (kimia)  di  laboratorium  yang  mengacu  pada metode SNI 3140.3: 2020 (Badan Standarisasi Nasional, 2020). Namun, terdapat  beberapa  kelemahan  dari metode  ini seperti  membutuhkan  dan  menghabiskan banyak  waktu,  tenaga,  dan  biaya  serta kemampuan  jumlah  sampel  yang  dapat dianalisa sangat terbatas, sehingga dibutuhkan  metode  alternatif  yang  lebih cepat,  efisien,  dan  handal  dalam  melakukan analisa GKP.
Near  infrared  spectorscopy (NIRS) merupakan  metode  handal  untuk  analisis berbagai parameter yang dikehendaki.
Berbagai  sektor  industri  seperti  petrokimia (Larrechi & Callao, 2003), minuman (Rodriguez-Saona et al. , 2001), susu (Cattaneo  &  Holroyd,  2013),  makanan (Dodds & Heath, 2005), farmasi (Carlsson & Janné,  1995)  serta  pakan  (Samadi et  al. , 2018) telah mengembangkan dan mengaplikasikan instrumen NIRS. Keunggulan  analisis  menggunakan  NIRS
secara  rutin  dibandingkan  dengan  analisis konvensional  (kimia)  adalah  biaya  yang rendah  (tenaga  kerja  dan  utilitas  atau  bahan kimia),  kecepatan  serta  kemudahan  analisis karena persiapan sampel tanpa merusak ( non- destructive )  (Day  &  Fearn,  1982;  Blanco  & Villarroya,  2002;  Pasquini,  2003;  O’Shea et al .,  2011).  Keunggulan  lainnya  yaitu  dapat mengurangi risiko analis dari bahan berbahaya,  memperkecil  kesulitan  prosedural yang  bersifat  teknis,  mencegah  kesalahan penginputan  data,  serta  tidak  membutuhkan analis  dengan  keterampilan  teknis  dan kompeten (O’Shea, 2011).
Industri  gula  dunia  telah  banyak mengembangkan dan mengaplikasikan metode  analisa  NIRS.  Pada  produk  GKP, NIRS  dapat  digunakan  sebagai  analisa parameter  penting,  seperti  pada  produk raw sugar untuk mengetahui brix, warna (ICUMSA),  gula  reduksi,  abu,  dan  kadar  air (Bevin et  al .,  2002).  Brotherton  &  Berding (1995) telah membuktikan bahwa pengukuran pol  dan  kadar  air  menggunakan  NIRS  dapat memberikan  hasil  yang  memuaskan.  NIRS juga  dapat  digunakan  secara online untuk menganalisis  produk  gula  atau  disebut sugar analysis  systems (SAS),  sehingga  data  yang didapatkan  kemudian  dapat  digunakan  untuk berbagai  macam  aplikasi  (Staunton et  al. , 1999;  Bevin et  al .,  2002;  Staunton  & Wardrop,  2006).  Di  Indonesia,  industri  gula sudah menggunakan NIRS untuk pengukuran kualitas  tebu  yang  diaplikasikan  pada core sampler (Kuswurjanto  &  Triantarti,  2019; Kuswurjanto et  al .,  2019).  Keberhasilan tersebut  digunakan  sebagai  dasar  untuk mengeksplorasi  potensi  NIRS  lebih  lanjut untuk  analisis  berbagai  sampel  berbeda  yang
ada  di  pabrik  gula,  yaitu  GKP.  Tujuan penelitian  akan  berfokus  pada  penggunaan metode  NIRS  dan  instrumennya  untuk mempelajari potensinya menganalisis parameter penting  GKP  yaitu pol (%), warna (IU),  susut  pengeringan  (%),  dan  besar  jenis butiran (mm) .

## METODE

## Waktu dan Tempat
Koleksi  data  pada  penelitian  ini dilakukan selama 2 bulan, yaitu bulan Januari –  Febuari  tahun  2021  bertempat  di
Laboratorium
Jasa Pusat Penelitian Perkebunan Gula Indonesia, Pasuruan
(P3GI).

## Bahan dan Alat
Bahan utama yang digunakan merupakan  sampel  GKP  yang  diperoleh  dari P3GI.  Sampel  tersebut  berasal  dari  berbagai pabrik  gula yang  diambil  acak  secara periodik.  Bahan  pembantu  yang  digunakan merupakan  bahan  set  kimia  untuk  analisis pol, warna, susut pengeringan, dan besar jenis butiran.  Alat  yang  digunakan  untuk  analisa konvensional (kimia) adalah perlengkapan set analisis laboratorium seperti labu takar, pipet, neraca  analitik,  erlenmeyer,  pompa  vakum, syringes ,  spektrofotometer,  kuvet, ultrasonic bath ,  refraktometer  dan  lain-lain.  Alat  yang digunakan  untuk  analisa  NIRS  dengan pengambilan  dan  pengolahan  data  spektrum adalah  instrumen NIRS  FOSS  XDS Rapid Content Analyzer mode pantulan ( reflectance mode ) yang  telah  tehubung  dengan  satu perangkat  komputer,  UPS Power ,  dan terinstal Visio  Software ( Windows  Infrasoft International  Version 4.10.0.15326)  sebagai pemrosesan data dan analisis statistik.

## Metode Analisa Konvensional
Pengukuran parameter pol, warna, susut pengeringan, dan besar jenis butiran menggunakan  metode  konvensional  yang
mengacu  pada  SNI  3140.3:  2020  (Badan Standarisasi Nasional, 2020).

## Metode Analisa NIRS
Pengukuran  dan  pemindahan  ( scan ) sampel  GKP  menggunakan  instrumen NIRS FOSS  XDS Rapid  Content  Analyzer pada rentang  panjang  gelombang  400  –  2.500  nm (Gambar  1).  Sampel  diletakkan  pada sample cell ( solid )  sebanyak  100  gram,  kemudian dilakukan  proses  pemindahan  ( scan )  dan analisa  statistik  dengan  menggunakan Vision Software .  Pengolahan  data  spektrum  NIR dilakukan menggunakan visio software ( windows infrasoft international, versi 4.10.0.15326)  kemometrik package .  Sampel kemudian  dibedakan  menjadi  dua  kelompok, yaitu  kalibrasi  dan  validasi.  Sampel  diolah menggunakan visio  software dan    model dikembangkan  menggunakan  metode  silang ( cross-method ) antara sampel kalibrasi dengan  validasi  sebagai  uji  kasus  dan  teknik untuk  validitas.  Model  dibangun  dengan menggunakan  metode  statistik: partial  least square (PLS),  yaitu  menggunakan full spectra dan  rentang  spektrum  sebagai informasi (Donald et al ., 2013).
Gambar 1. Instumen NIRS  FOSS XDS rapid content analyzer
Figure  1.  NIRS  FOSS  XDS  rapid  content analyzer instrument
Penentuan performa model dapat dievaluasi  dengan  membandingkan  model hasil  persamaan  dan  statistik  dari  kalibrasi kedua  metode  (konvensional  &  NIRS)  yang
sudah  dilakukan  validasi  dan  menghasilkan koofisien  korelasi.  Parameter  statisitk  yang dapat dievaluasi yaitu: coefficient of determination  of  calibration (R 2 ), standard error of calibration (SEC), standard error of cross-validation (SECV), coefficient of determination for cross-validation (r 2 ), standard error prediction (SEP), dan ratio of prediction to  deviation (RPD) (Rinnan et al. , 2009).  R 2 atau  r 2 menyatakan  berapa  banyak variasi  dan  informasi  yang  dijelaskan  dan kecocokannya  dalam  suatu  model.  SEC menunjukkan seberapa baik kecocokan persamaan  kalibrasi  dengan  data,  apabila nilainya semakin kecil menunjukkan kesalahan prediksi yang rendah dari kalibrasi. SECV  menunjukkan error sebanding  dengan rata-rata data kimia sampel. SEP menunjukkan  ketidaktepatan  (kualitas)  dari model validasi, nilai yang kecil menunjukkan bahwa  model  yang  dibangun  adalah  baik. RPD  menunjukkan  rasio  antara  standar deviasi  dari  data  original  referensi  dengan SEC  dan  SEP.  Model  dapat  dikatakan  baik apabila  memiliki  nilai  R 2 atau  r 2 mendekati 1,0  (tinggi); error (SEC,  SECV  &  SEP) mendekati 0 atau < SD (rendah); serta RPD > 2,0  (tinggi).  Nilai  RPD  yang  berada  pada rentang  2,00  -  3,00  menunjukkan  metode dapat  digunakan  untuk  pendekatan  prediksi kuantitatif dan termasuk good model performance (Nicolaï et  al .,  2007;  Lebot et al ., 2009)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Set untuk Kalibrasi dan Validasi
Sampel  GKP  yang  digunakan  sebagai data  set  kalibrasi  NIRS  sebanyak  40  sampel dan  validasi  sebanyak  10  sampel.  Sebaran data  hasil  pengukuran  dan  perhitungan statistik  dari  karakteristik  sampel  GKP tersebut  disampaikan  pada  Tabel  1.  Sebaran jenis  data  kalibrasi  dan  validasi  untuk  rataan pada  seluruh  parameter  (pol,  warna,  susut
pengeringan,  dan  besar  jenis  butiran)  hampir identik sehingga dapat dikatakan penyusunan data  sudah  baik.  Keseluruhan  sampel  GKP yang  digunakan  berasal  dari  berbagai  pabrik gula  setiap  periode  (satu  periode  =  15  hari) selama  satu  musim  giling  sehingga  sampel yang  digunakan  dapat  dianggap  mewakili. Namun pada nilai standar deviasi (SD) kedua jenis datanya bervariasi.  Parameter pol, susut pengeringan, dan besar jenis butiran memiliki nilai  SD  yang  sangat  rendah  (<  0,15), sedangkan  parameter  warna  nilai  memmiliki SD yang sangat tinggi (> 40,00). Apabila SD bernilai  sangat  rendah,  maka  akan  menjadi salah  satu  kelemahan  metode  spektroskopi NIRS.  Namun  apabila  semakin  tinggi  nilai SD  maka  akan  terjadi  keberagaman  sumber data  dan  sangat  sesuai  untuk  membangun model  kalibrasi  NIRS,  sebaliknya  semakin rendah  nilainya  maka  sumber  data  semakin homogen.

## Hasil Statistik Kalibrasi dan Prediksi
Hasil pengolahan statistik dan performa sampel  GKP  dapat  dilihat  pada Tabel  2. Model  kalibrasi  terbaik  yang  didapatkan dengan  menggunakan  faktor  PLS  =  9.  Nilai R 2 kalibrasi  pada  seluruh  parameter  secara berurutan sangat baik dan tinggi dengan nilai 0,970;  0,970;  0,973;  dan  0,954. Plot data kalibrasi  dapat  dilhat  pada  Gambar  2.  Hasil tersebut sudah sesuai dengan syarat kebertenerimaan  kalibrasi  pada  nilai  R 2 ≥ 0,95  (Kuswurjanto  &  Triantarti,  2019). Berbeda dengan r 2 yang masih bernilai < 0,85 sehingga  model  yang  didapatkan  untuk memprediksi masih belum akurat. Nilai error SEC  &  SECV  pada  parameter  pol,  warna, dan besar jenis butiran sangat rendah (0,004 – 0,038;  0,017  –  0,203;  mendekati  0).  Hal  ini menunjukkan bahwa kedua metode menghasilkan  nilai  yang  hampir  mendekati atau  dikatakan  sudah  baik.  Namun  berbeda dengan  parameter  warna  yang  memilik  nilai error yang tinggi (12,305; 63,178). Beberapa
hasil  penelitian  juga  memiliki  nilai error yang  tinggi,  seperti  pada  sampel raw  sugar : O’Shea et  al .,  (2011)  dengan  nilai  SEC  & SECV  pada  instrumen  FOSS  InfraXact  = 104,0;  117,0  dan  Bruker  MPA  =  120,0; 147,0.  Nilai error yang  tinggi  disebabkan
oleh  nilai bias antara  nilai  hasil  analisis spektrum  NIRS  prediksi  dengan  nilai sebenarnya  (konvensional)  sangat  tinggi. Williams  (1987)  menyatakan  bahwa  nilai bias akan  berkolerasi  linier  terhadap  nilai standard error .

## Tabel 1. Karakteristik sampel GKP

## Tabel 1. Characteristic of GKP sample
Parameter Jenis data Rataan Min. Maks. Std. deviasi (SD) Parameter Data type Mean Min. Max. Deviation Std. (DS) Pol, % Pol, (%) Kalibrasi 99,74 99,45 99,90 0,11 Validasi 99,72 99,50 99,82 0,09 Warna, IU Color, IU Kalibrasi 201,73 99,00 315,00 59,09 Validasi 213,30 122,00 280,00 48,25 Susut Pengeringan, % Moisture, % Kalibrasi 0,03 0,01 0,08 0,02 Validasi 0,03 0,02 0,04 0,01 Besar Jenis Butir, mm Granular, mm Kalibrasi 1,03 0,65 1,28 0,14 Validasi 1,05 0,84 1,28 0,14

## Tabel 2. Performa statistik pada kalibrasi dan prediksi GKP dari kedua metode
Tabel  2.  Statistical  performance  on  plantation  white  sugar  calibration  and  prediction  of  both methods
Parameter Parameter PLS
Kalibrasi
Calibration Prediksi Prediction N R 2 SEC SECV N r 2 SEP RPD Pol, % Pol, % 9 40 0,970 0,023 0,116 10 0,496 0,075 1,152 Warna, IU Color, IU 9 40 0,970 12,305  63,178 10 0,757 31,547 1,529 Susut Pengeringan, % Moisture, % 9 40 0,973 0,004 0,017 10 0,789 0,004 1,601 Besar Jenis Butiran, mm Granular, mm 9 40 0,954 0,038 0,203 10 0,407 0,146 0,997
Keterangan : N = jumlah  sampel ; SEC = standard error calibration ; SECV = standard error cross  validation ; SEP = standard error prediction ; RPD = ratio of prediction to deviation (SD/SEP)
Note:  N = sample number; SEC = standard error calibration; SECV = standard error cross validation; SEP = standard error prediction; RPD = ratio of prediction to deviation (SD/SEP)
(a) Hasil pengukuran pol (%) (b) Hasil pengukuran warna (IU)
(c) Hasil pengukuran susut pengeringan (%) (d) Hasil pengukuran besar jenis butiran (mm)
Gambar 2. Plot kalibrasi beberapa parameter analisa dari metode konvensional (x) dengan NIR Spectoscopy (y) menggunakan sampel GKP
Figure 2.   Plot calibration of several analytical parameters from conventional method (x) with NIR Spectroscopy (y) using plantation white sugar samples
Proses menguji ketepatan model yang dihasilkan  menggunakan  sampel  validasi. Nilai  SEP  untuk  pramater  pol,  susut pengeringan, dan besar jenis butiran (0,075;
0,004;  0,146)  mendekati  nol  atau  termasuk sangat  rendah.  Namun  pada  parameter warna,  memiliki  nilai  yang  tinggi  (31,547). Penelitian  Bevin et  al .,  (2002)  pada  sampel
R 2 = 0,970 SEC = 0,023 SECV = 0,116 R 2 = 0,970 SEC = 12,305 SECV = 63,178 R 2 = 0,973 SEC = 0,004 SECV = 0,017 R 2 = 0,954 SEC = 0,038 SECV = 0,203
raw  sugar juga  memiliki  nilai  SEP  yang tinggi  =  160,6;  219,7;  236,5;  148,6;  97,1. Teknik untuk memperkuat nilai SEC, SECV dan SEP supaya didapatkan nilai yang lebih rendah dapat dilakukan dengan memperbanyak  sampel  GKP  kalibrasi  dari berbagai  musim  giling  (Bevin et  al .,  2002). Nilai RPD yang dihasilkan seluruh parameter  diantara  0,997  –  1,601  sehingga tergolong  cukup  rendah  dan  dikatakan bahwa  model  yang  dibangun  belum  dapat memenuhi  standar  (>  2,00)  sehingga  tidak dapat memprediksi sampel GKP.

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan penggunaan NIRS berpotensi sebagai metode alternatif untuk menganalisis kualitas  GKP,  seperti  parameter  pol  (%), warna (IU), susut bobot (%), dan besar jenis butir  (mm).  Nilai  R 2 dari  keseluruhan parameter  sudah  sesuai  standar,  sedangkan untuk  r 2 nilainya  masih  terlalu  jauh  dari standar. Nilai error (SEC, SECV, dan SEP) pada  parameter  warna  masih tinggi, sedangkan parameter lainnya sudah memiliki nilai rendah. RPD dari keseluruhan  parameter  bernilai  rendah, sehingga  model  prediksi  yang  dibangun tergolong  kasar,  hanya  bisa  digolongkan sebagai  pendahuluan.  Perbaikan  nilai error dapat  dilakukan  dengan  melakukan  koleksi data  kalibrasi-validasi  yang  lebih  banyak dari  sampel  GKP  mulai  awal  hingga  akhir musim  giling  dan  beberapa  musim  giling untuk  memperkaya  serta  menghasilkan model yang lebih baik dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Standarisasi Nasional. (2020). Standar Nasional Indonesia 3140.3:2020 Gula Kristal Putih
(Plantation White Sugar) Gula kristal -
Putih . Bagian 3 : 1–17.
Bevin,  C.,  Staunton,  S.,  Stobie,  R.,  & Kingston,  J.  (2002). On-line  use  of near  infrared  spectroscopy  in  a  sugar analysis system (SAS) . 24 .
Blanco,  M.,  &  Villarroya,  I.  (2002).  NIR spectroscopy: a rapid-response analytical  tool. TrAC  -  Trends  in Analytical Chemistry , 21 (4), 240–250.
Brotherton, G., & Berding,  N. (1995). Near infra-red spectroscopic applications for milling:  prospects  and  implications. Proc  Aust  Soc  Sugar  Cane  Technol , 13 , 21–29.
Carlsson,  A.  E.,  &  Janné,  K.  L.-R.  (1995). Near-infrared  spectroscopy  as  an alternative  to  biological  testing  for quality control of hyaluronan: comparison  of  data  preprocessing methods  for  classification. Applied Spectroscopy , 49 (7), 1037–1040.
Cattaneo, T. M. P., & Holroyd, S. E. (2013). New  applications  of  near  infrared spectroscopy on dairy products.
Journal of Near Infrared Spectroscopy ,
21 (5), 307–310. https://doi.org/10.1255/jnirs.1078
Day,  M.,  &  Fearn,  F.  (1982).  Near  infrared reflectance  as  an  analytical  technique part  1:  history  and  development. Laboratory Practice , 31 , 328–330.
Dodds,  S.  A.,  &  Heath,  W.  P.  (2005).
Construction  of  an  online  reduced- spectrum  NIR  calibration  model  from full-spectrum  data. Chemometrics  and Intelligent  Laboratory  Systems , 76 (1), 37–43.
Donald,  D.  A.,  Graham,  B.  E.  N.  G., Staunton,  S.  P.,  Simpson,  J.  M.,  & Shea,  M.  G.  O.  (2013). Routine  data generation  for  sugar  mill  and  refinery applications  using  a  laboratory-based near  infrared  (NIR)  instrument . 35 ,  1– 9.
Kuswurjanto,  R.,  &  Triantarti.  (2019). Study  on  application  of  near  infrared (NIR)  spectroscopy  for  sugar  cane juice  analysis  to  replace  conventional
analysis  methods. IOP  Conference Series:  Earth  and  Environmental Science , 355 (1).
Kuswurjanto,  R.,  Triantarti,  &  Wening,  O. (2019).  Application  of  near  infrared spectroscopy  to  determine  sugarcane quality  in  core  sampler  system. The Second  International  Conference  on Food and Agriculture , 399–406.
Larrechi,  M.  S.,  &  Callao,  M.  P.  (2003).
Strategy for introducing NIR
spectroscopy and multivariate
calibration  techniques  in  industry. TrAC - Trends in Analytical Chemistry , 22 (9), 634–640.
Lebot,  V.,  Champagne,  A.,  Malapa,  R.,  & Shiley,  D.  (2009).  NIR  determination of  major  constituents  in  tropical  root and  tuber  crop  flours. Journal  of Agricultural  and  Food  Chemistry , 57 (22), 10539–10547.
Nicolaï,  B.  M.,  Beullens,  K.,  Bobelyn,  E., Peirs,  A.,  Saeys,  W.,  Theron,  K.  I.,  & Lammertyn,  J.  (2007).  Nondestructive measurement  of  fruit  and  vegetable quality by means of NIR spectroscopy: A  review. Postharvest  Biology  and Technology , 46 (2), 99–118.
O’Shea, M. G., Staunton, S. P., Donald, D., &  Simpson,  J.  (2011).  Developing laboratory near infra-red (NIR) instruments  for  the  analysis  of  sugar factory products. 33rd Annual Conference of the Australian Society of Sugar Cane Technologists 2011,
ASSCT 2011 , 33 , 278–285.
Pasquini, C. (2003). Near infrared spectroscopy:  fundamentals,  practical aspects  and  analytical  applications. Journal  of  the  Brazilian  Chemical
Society , 14 (2), 198–219.
Rinnan,  Å.,  Berg,  F.  van  den,  &  Engelsen, S.  B.  (2009).  Review  of  the  most common  pre-processing  techniques  for near-infrared spectra. TrAC - Trends in Analytical  Chemistry , 28 (10),  1201– 1222.
Rodriguez-Saona,  L.  E.,  Khambaty,  F.  M., Fry,  F.  S.,  &  Calvey,  E.  M.  (2001). Rapid  detection  and  identification  of bacterial  strains  by  fourier  transform near-infrared  spectroscopy. Journal  of Agricultural  and  Food  Chemistry , 49 (2), 574–579.
Samadi,  Wajizah,  S.,  &  Munawar,  A.  A. (2018). Rapid and simultaneous determination  of  feed  nutritive  values by means of near infrared spectroscopy. Tropical Animal Science Journal , 41 (2), 121–127.
Staunton,  S.,  Lethbridge,  P.,  Grimley,  S., Streamer,
R., Rogers, J., &
Mackintosh, D. (1999). On-line analysis cane analysis by near infra-red spectroscopy. Proceedings  of  The Australian  Society  of  Sugar  Cane Technologists , 21 , 20–27.
Staunton,  S.,  &  Wardrop,  K.  (2006).
Development  of  an  online  bagasse analysis system using NIR spectroscopy. Proceedings  of  The Australian  Society  of  Sugar  Cane Technologists , 28 , 446–453.
Williams,  P.  (1987).  Variables  affecting near-infrared  reflectance  spectroscopic analysis.  In  P.  Williams  and  K.  Norris (eds.). Near-Infrared Technology in the Agricultural  and  Food  Industries.  St. Paul,  MN:  American  Association  of Cereal Chemists Inc , 143–167.