## Analysis of Relation between Fluorescence Intensity and Ripeness Levels of Loosed Palm Oil Fruits

## Minarni Shiddiq dan Reza Umami
Laboratorium Fotonik, Jurusan Fisika, FMIPA, Universitas Riau Jl. HR. Soebrantas km 12,5 Pekanbaru 28293
Intisari: Fluorescence imaging telah dikembangkan sebagai metode nondestruktif yang berpotensi untuk peni- laian kualitas buah dan sayuran. Grading tandan buah segar (TBS) kelapa sawit sangat penting dilakukan un- tuk mendapatkan CPO yang berkualitas tinggi di perusahaan kelapa sawit. Fluoresensi imaging belum secara menyeluruh digunakan untuk mengeksplorasi grading kelapa sawit. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari intensitas fluoresensi pada buah kelapa sawit yang brondolan dan hubungannya terhadap tingkat kematangan buah menggunakan sistem pencitraan fluoresensi. Sistem terdiri dari laser dioda 650 nm, kamera monokrom CMOS dan filter warna. Filter yang digunakan adalah warna jingga karna dieksitasi oleh laser dioda merah. Sampel adalah buah segar kelapa sawit brondolan  dari varietas Tanera bernama Marihat dan Topaz yang di- ambil pada bagian buah luar TBS kelapa sawit. Sampel memiliki tiga tingkat kematangan yaitu mentah, ma- tang, lewat matang yang setiap tingkat nya terdiri dari 5 buah. Kategori kematangan ditentukan oleh pemanen yang berpengalaman. Buah yang disinari direkam oleh kamera dan menghasilkan intensitas gray mengguna- kan software imageJ yang dibandingkan pada tiga tingkat kematangan. Konsenstrasi antosianin pada lapisan mesocarp buah Marihat diukur sebagai perbandingan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa intensitas fluore- sensi tertinggi diperoleh pada buah lewat matang, diikuti oleh matang dan mentah. Intensitas gray pada buah Topaz lebih tinggi 5-11% untuk setiap tingkat kematangan. Hal ini dapat disebabkan konsentrasi antosianin je- nis Topaz lebih tinggi dari Marihat. Hal ini memerlukan penelitian lebih lanjut.
Kata kunci: Pencitraan Fluoresensi Berbasis Laser, Buah Kelapa Sawit Brondolan, Kematangan, Konsentrasi Antosianin, ImageJ
Abstract: Fluorescence imaging has been developed as a potential nondestructive method for fruit and vege- table quality assessments. Grading palm-oil fresh fruit bunches (FFBs) is a very important step to obtain good quality of crude palm oil for palm oil companies. Fluorescence imaging has not thoroughly been explored for FFB grading. This research was aimed to study the fluorescence intensities of loosed palm oil fresh fruits and their relations to the ripeness levels of the fruits using a chlorophyll fluorescence imaging system. The system composed of a 650 nm diode laser, a monochrome CMOS camera, and a color filter. The color filter used was an orange color due to excitation by the red diode laser.  The samples were loosed palm oil fresh fruits from Tenera variety named Marihat and Topaz taken from the outer layer of palm oil fresh fruit bunches. The sam- ples had three levels of ripeness, underripe, ripe, and overripe, each had 5 loosed fruits. The ripeness catego- ries were determined by an experienced harvester. The illuminated fruit images were recorded by the camera and the gray intensities were obtained using ImageJ software and compared for three ripeness conditions. The anthocyanin concentration of the mesocarp layers of the Marihat fruits were measured as comparison. The re- search results showed that the highest fluorescence intensities were obtained for overripe, followed by ripe, and underripe loosed fruits. These were related to the decreasing of the anthocyanin concentration. The gray intensities of Topaz palm oil fruits were higher by 5-11% for each of the ripeness levels . These could be due to the anthocyanin concentration of Topaz fruits were higher than those of Marihat fruits. That could be investi- gated further.
Keywords: Laser-based Fluorescence Imaging, Loosed - Palm Oil Fruits, ripeness, Anthocyanin concentration, ImageJ
Email: minarni@unri.ac.id, rezaumami888@gmail.com

## 1 PENDAHULUAN
etode  penggunaan  cahaya  telah  banyak  di- kembangkan    untuk  mendeteksi  kualitas  dan tingkat  kematangan  pada  buah.  Metode-metode tersebut  antara  lain  pencitraan  fluoresensi  ( fluores- cence imaging- FI), Hyperspectral imaging ,  LSI ( laser speckle  Imaging ).  Penelitian  yang  telah  dilakukan
adalah  seperti  deteksi  kematangan  buah  apel  dan buah persik menggunakan cahaya laser  [1]  dan de- teksi  kerusakan  pada  buah  pir  menggunakan  laser dioda [2].
Tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit  saat  pa- nen dapat meningkatkan kualitas minyak kelapa sa- wit  [3].  Umumnya  petani  kelapa  sawit  menentukan
M
kematangan buah secara manual yaitu berdasarkan warna  buah  dan  jumlah  brondolan  yang  lepas  dari tandannya  [4].  Metode  ini  sering  tidak  akurat  dan efisien  sehingga  buah  yang  belum  matang  sudah dipanen. Permasalahan yang sering timbul pada in- dustri kelapa sawit adalah menurunnya kualitas CPO ( Crude Palm Oil ) pada minyak kelapa sawit. Hal  dis- ebabkan  oleh  kadar  asam  lemak  bebas  (ALB)  pada minyak kelapa sawit berada diatas 5% jauh di bawah standar  permintaan  pasar  dunia.  Tinggginya  ALB pada  minyak  kelapa  sawit  dipengaruhi  oleh  tingkat kematangan  saat  panen  [5].  Pada  Industri,  tingkat kematangan tandan buah segara (TBS) kelapa sawit diklasifikasikan menjadi tiga fraksi yaitu, fraksi under- ripe pada  buah  mentah, ripe buah  yang  sudah  ma- tang  untuk  panen dan overripe buah  yang  telah  le- wat matang.
Pengembangan  teknologi  nondestruktif  untuk menentukan  tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit telah  banyak  dilakukan.  Penelitian  yang  telah  men- gembangkan sistem deteksi untuk kematangan buah kelapa  sawit.  diantaranya  seperti  Makky et  al .,  [6], Roseleena et al .,[7]  Razali et al ., [3], Hazir et al ., [8] Bensaeed et al., [9] Pada penelitian ini sistem fluore- sensi  imaging  dibangun  dan  digunakan  untuk  men- ganalisa  hubungan  intensitas  fluoresensi  yang  diha- silkan  pada  tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit brondolan terhadap kandungan konsentrasi antosia- ninnya.  Fluoresensi  imaging  merupakan  metode penggabungan  komponen  spektrometer  fluoresensi dengan  memanfaatkan  komponen  optik,  cahaya penginduksi  dan  kamera  CMOS  sebagai  detektor. Metode ini menganalisa sifat optik pada buah ketika buah  berinteraksi  dengan  cahaya.  Sifat  optik  pada buah  kelapa  sawit  memiliki  hubungan  yang  signifi- kan terhadap tingkat kematangan kelapa sawit [10]. Output yang dihasilkan berupa gambar yang dianali- sa  dengan  aplikasi  ImageJ  untuk  mendapatkan  in- tensitas gray  value .  Metode  ini  potensial  untuk  di- kembangkan karna dianggap ekonomis, nondestruk- tif dan sederhana.

## 2 KAJIAN LITERATUR
Buah  (material)  yang  berinteraksi  dengan  cahaya akan menimbulkan fenomena optik. Interaksi antara buah  dengan  cahaya  eksitasi  dapat  ditunjukkan  pa- da diagram Jablonski pada Gambar 1. Ketika cahaya foton berinteraksi dengan suatu material akan terjadi tiga proses utama yaitu fitokimia, disipasi panas dan fluoresensi.  Proses  Fitokimia  dimana  cahaya  yang diserap akan dimanfaatkan untuk proses fotosintesis. Kemudian energi dipancarkan dalam bentuk disipasi panas.  Selanjutnya  fluoresensi  merupakan  proses pemancaran radiasi cahaya matahari setelah tereksi-
tasi oleh berkas cahaya dengan energi tinggi. Atom yang  menyerap  cahaya  pada  panjang  gelombang tertentu akan memancarkan kembali cahaya dengan panjang gelombang yang lebih besar [11].
Gambar 1. Diagram Jablonski (Lemboumba, 2006) Berbagai keadaan dapat dideteksi dengan sistem pencitraan fluoresensi ( fluorescence imaging system ). Penelitian  sebelumnya  menentukan  grading  kema- sakan pada buah pir dan mendeteksi kerusakan pa- da bagian dalam buah yang tidak dapat dilihat oleh mata biasa ( naked eye ) [1]. Fluoresensi imaging juga dapat  megidentifikasi  kerusakan  pada  buah  lemon menggunakan LICF ( Laser Induced Chlorophyll Fluo- rescence) [12].  Fluoresensi  imaging  merupakan  me- tode  spektroskopi  fluoresensi  yang  menggunakan beberapa komponen optik dan spektrometer. Sistem terdiri dari sumber cahaya eksitasi, filter warna, dan detektor kamera CMOS.
Kelapa  sawit  ( Elaeis  Guineensis )  merupakan  ta- naman  industri  penghasil  minyak  berupa  CPO.  Per- kembangan  industri  perkebunan  kelapa  sawit  di  In- donesia  berkembang  pesat  dibandingkan  jenis  per- kebunan  lainnya.  Buah  kelapa  sawit  berkembang baik  di  daerah  tropis  terutama  pada  lahan  gambut. Kelapa  sawit  memiliki  tiga  varietas  utama  yaitu  Du- ra, Psifera, dan Tenera, ketiganya memiliki kelebihan dan kekurangan ditinjau dari cangkang dan keteba- lan  daging  buah.  Namun  saat  ini  varietas  ini  sudah dikembangkan  dan  memiliki  keunggulan  masing- masing  yang  kita  kenal  dengan  nama  Marihat,  To- paz,  Lonsum  dan  lainnya.  Secara  umum  kelapa  sa- wit  terdiri  atas  lapisan  eksocarp  yaitu  bagian  kulit terluar, mesocarp yaitu bagian serabut pada daging buah,  dan endocarp yaitu bagian cangkang dan inti kelapa  sawit.  Pada  bagian  mesocarp  buah  kelapa sawit terkandung senyawa flavonoid dan antosianin [8].  Senyawa  antosianin  merupakan  pigmen  alami yang terdapat pada vakola tumbuhan. Sehingga se- nyawa  tersebut  merupakan  salah  satu  metode  de- struktif  yang  dapat  dijadikan  dasar  untuk  menentu- kan kematangan pada buah kelapa sawit melalui uji fitokimia.
Umumnya  penenetuan  kematangan  pada  buah kelapa  sawit  dilakukan  secara  manual  yaitu  berda- sarkan  warna  buah  dan  jumlah  brondolan  yang  le- pas.  Penentuan  kemasakan  berdasarkan  warna permukaan  mesocarp  akan  menunjukkan  kematan- gan  apabila  berwarna  oren  atau  oren  kemerahan dan  belum  matang  pada  warna  ungu  gelap  [13]. Penyortiran buah kelapa sawit berdasarkan kandun- gann pigmen atau zat-zat warna tertentu seperti an- tosianin dan flavonoid memiliki indeks kualitas yang lebih  baik  [8].  Penentuan  kematangan  berdasarkan jumlah brondolan yang lepas diklasifikasikan menja- di  tiga  kategori  yaitu underripe,  ripe dan overripe. Seperti yang dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1.  Klasifikasi TBS Buah Kelapa Sawit Berdasarkan
Tiga Tingkat Kematangan (Hazir dan Abdul, 2011) Kategori Deskripsi Ripe (Masak) 10-50% buah terlepas dari tandan Overripe (Lewat Masak) 50-90% buah terlepas dari tandan
Underripe (Belum Masak)  1-9 buah terlepas dari tandan Penentuan  kematangan  pada  buah  kelapa  sawit juga dapat ditentukan secara optik.  Sifat optik dapat dideteksi melalui interaksi cahaya dengan buah. Ca- haya  yang  direfleksikan  pada  buah  akan  memberi- kan informasi mengenai kualitas buah yang ditentu- kan melalui proses reflektansi, transmisi dan absorbsi [14].
Antosianin merupakan kandungan pigmen alami yang  terdapat  pada  bagian  vakola  tumbuhan.  Pig- men  ini  akan  memberikan  warna  merah,  biru  dan ungu pada buah bergantung keadaan pH. Pada ba- gian  mesocarp  buah  kelapa  sawit  mengandung  se- nyawa antosianin. Menurut Hazir et al., [8] senyawa antosianin yang terkandung pada buah kelapa sawit akan  cenderung  menurun  seiring  dengan  bertam- bahnya  tingkat  kematangan.  Kadar  antosianin  pada kelapa  sawit  mentah  lebih  sedikit  dari  pada  buah yang matang. Sehingga melalui metode destruktif uji fitokimia kandungan kadar antosianin dapat menun- jukkan  tingkat  kematangan  pada  kelapa  sawit.  Se- nyawa antosianin tidak bersifat toksik, namun sangat sensitif  terhadap  perubahan  lingkungan.  Beberapa faktor  yang  dapat  mempengaruhi  perubahan  anto- sianin adalah pH, suhu, oksigen, enzim dan cahaya.

## 3 METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  eksperimen. Penelitian dimulai dengan persiapan alat dan bahan, perancangan  sistem  optik,  uji  fitokimia  sampel  dan pengolahan data untuk pengambilan kesimpulan.
Sampel merupakan buah brondolan kelapa sawit dengan  tiga  tingkat  kematangan underripe, ripe dan overripe yang ditentukan oleh petani yang berpenga- laman  di  perkebunan  kelapa  sawit.  Sampel  adalah buah kelapa sawit jenis Tenera dengan varietas Ma- rihat  dan  Topaz  yang  diambil  5  brondolan  setiap tingkat kematangannya.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Penelitian  dimulai  dengan    penentuan  lokasi sampel dan pengambilan sampel sesuai metode ke- mudian  dilanjutkan  dengan  penyediaan  alat  sistem deteksi dan pembuatan rancang bangun sistem optik yang  telah  dilakukan  karakterisasi  optik  terlebih  da- hulu.  Sampel  disinari    dengan  cahaya  laser  dioda merah pada panjang gelombang 650 nm untuk pen- gujian pada sistem optik yang dideteksi oleh detektor berupa kamera CMOS monochrome . Data akan  dis- impan  pada  komputer  dengan output berupa  gam- bar.  Kemudian  gambar  tersebut  diolah  dengan menggunakan  aplikasi  imageJ  untuk  mengetahui intensitas fluoresensi yang dihasilkan pada tiap ting- kat  kematangan.  Hal  ini  dapat  dapat  dilihat  pada diagram alir penelitian Gambar 2.
Selanjutnya  uji  fitokimia  dilakukan  pada  sampel untuk  mengetahui  kadar  kandungan  antosianin  pa- da  tiap  tingkat  kematangan  buah.  Hasil  uji  tersebut
Perancangan sistem optik metode FI Karakterisasi besaran optik Pengujian sampel pada sistem Perekaman dan pe- nyimpanan output (gambar) Siapkan alat dan ba- han. Uji fitokimia kandun- gan antosianin Pengolahan dan analisa data dengan imageJ Korelasi hasil uji fluoresensi terhadap uji fitokimia
Penyediaan sampel. Data pengamatan sampel sebelum disinari Data pengamatan saat sam- pel disinari
Penentuan Intensitas Gray Value
dianalisa dan dilakukan korelasi data sehingga dapat diambil  kesimpulan.  Sistem  fluoresensi  imaging  di- bangun untuk menganalisa intensitas fluoresensi im- aging  pada  buah  kelapa  sawit  brondolan.  Sistem berbentuk sebuah box dengan luas 0,6 m 2 yang ter- tutup rapat tanpa pengaruh cahaya luar. Sistem ter- diri  dari  laser  dioda  sebagai  cahaya  penginduksi, kamera  CMOS  sebagai  detektor,  filter  warna,  dan sampel.  Dalam  hal  ini  juga  digunakan  seperangkat komputer  untuk  menyimpan  dan  mengolah output gambar yang dihasilkan dari sistem. Sistem dibangun sedemikian  rupa  agar menghasilkan  data yang  aku- rat. Jarak sampel terhadap kamera diukur  sejauh 30 cm  agar  mendapatkan  fokus  yang  tepat,  sinar  laser menyinari sampel pada sudut 30 o dengan jarak laser pada kamera sejauh 17,3 cm, lebar berkas sinar laser mengenai  sampel  sebesar  1,3  cm.  Tujuannya  agar sampel  yang  tersinari  laser  dapat  tertangkap  dan terdeteksi  oleh  kamera  CMOS  dan  disimpan  dalam perangkat  komputer  yang  kemudian  diolah  dengan ImageJ.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  buah  kelapa sawit dengan tingkat kematangan over ripe memiliki intensitas  fluoresensi  lebih  tinggi.  Kemudian  intensi- tas selanjutnya diikuti oleh ripe dan underripe . Gam- bar 3 menjelaskan intensitas fluoresensi yang dihasil- kan  pada  buah  kelapa  sawit  varietas  Marihat.  Pada grafik menunjukkan bahwa  intensitas tertinggi dida- pat  pada  fraksi overripe dan  kemudian  diikuti  oleh ripe dan underripe. Nilai  intensitas  maksimum  yang dihasilkan pada fraksi overripe adalah 62,55 a.u. Pa- da  fraksi ripe dan underripe intensitas  fluoresensi yang dihasilkan jauh di bawah overripe.
Gambar 3. Grafik Intensitas Fluoresensi Varietas Marihat Gambar  4  menjelaskan  tentang  intensitas  fluore- sensi yang dihasilkan pada buah kelapa sawit varie- tas Topaz. Dari grafik menunjukkan bahwa intensitas fluoresensi  pada  fraksi overripe lebih  tinggi  diban- dingkan dengan fraksi ripe dan underripe. Nilai inten- sitas maksimum yang dihasilkan pada fraksi overripe adalah 64,47 a.u.
Gambar 4. Grafik Intensitas Fluoresensi Varietas Topaz
Gambar 5. Perbandingan intensitas fluoresensi pada buah brondolan kelapa sawit varietas Marihat dan Topaz terha- dap tingkat kematangan
Berdasarkan  dari  perbandingan  intensitas  fluo- resensi  dari  dua  varietas  yaitu  Marihat  dan  Topaz dapat  dilihat  pada  Gambar  5  bahwa  kedua  grafik menunjukkan hasil yang sama yaitu intensitas fluore- sensi pada fraksi overripe lebih tinggi yang kemudian diikuti oleh ripe dan underripe . Intensitas pada buah Topaz  lebih  tinggi  5-11%  dari  buah  Marihat  untuk setiap tingkat kematangan. Hal ini disebabkan warna buah Topaz lebih cerah daripada Marihat. Pada gra- fik terlihat bahwa buah mengalami puncak intensitas maksimum pada daerah 350-800 pixel. Hal ini berar- ti bahwa buah kelapa sawit mampu menyerap sinar laser pada panjang gelombang 650 nm.
Hasil  penelitian  ini  juga  dibuktikan  secara  me- tode  destruktif  melalui  uji  fitokimia.  Hasil  tersebut ditunjukkan  pada  Gambar  6  yang  menjelaskan  ten- tang  perbandingan  konsentrasi  antosianin  terhadap tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit  brondolan pada  varietas  Marihat.  Uji  fitokimia  dilakukan  den- gan  mengukur  kadar  antosianin  yang  terkandung pada buah setiap tingkat kematangannya. Berdasar- kan hasil uji didapatkan bahwa konsentrasi kandun- gan antosianin pada fraksi underripe lebih tinggi dari ripe dan overripe .  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian Hazir et  al .  [8]  bahwa  kandungan  antosianin  pada buah  kelapa  sawit  akan  semakin  menurun  dengan bertambahnya  tingkat  kematangannya.  Perbedaan
0 10 20 30 40 50 60 70 80 0 500 1000 1500
Under Ripe Ripe Over Ripe
kandungan  antosianin  pada  kondisi underripe dan overripe dapat dilihat pada grafik perbandingan. Da- pat  dianalisa  dari  hubungan  keduanya  bahwa  hasil uji  kandungan  antosianin  berbanding  terbalik  den- gan nilai intensitas fluoresensi yang dihasilkannya.
Gambar 6. Perbandingan konsentrasi antosianin terhadap tingkat kematangan buah brondolan kelapa sawit pada varietas Marihat

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas  beberapa  hal dapat disimpulkan yaitu sistem optik dengan metode fluoresensi  imaging  telah  dapat  menganalisa  perbe- daan tingkat kematangan pada buah brondolan ke- lapa  sawit.  Intensitas  fluoresensi  pada  buah  kelapa sawit varietas Topaz lebih tinggi dari pada Marihat 5- 11%. Penelitian ini juga dibuktikan dengan uji fitoki- mia  kandungan  antosianin  pada  bauh  kelapa  sawit varietas Marihat, semakin tinggi tingkat kematangan kelapa  sawit  ( overripe )  maka  semakin  sedikit  kan- dungan antosianin. Hal ini berbanding terbalik den- gan  nilai  intensitas  fluoresensi  yang  dihasilkan.  Me- tode nondestruktif fluoresensi imaging berbasis laser ini  sangat  potensial  digunakan  untuk  menganalisa perbedaan  intensitas  fluoresensi  terhadap  tingkat kematangan  buah  brondolan  kelapa  sawit.  Peneli- tian ini perlu dilakukan lebih lanjut untuk pendeteksi kematangan pada buah kelapa sawit.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  disampaikan  kepada  pihak BPDPS (Badan Penyandang Dana Perkebunan Kela- pa  Sawit)  yang  telah  mendanai  penelitian  ini.  Teri- makasih  juga  untuk  Laboratorium  Inkubator  Fakul- tas  Pertanian  Universitas  Riau  yang  telah  mengizin- kan dalam pemberian sampel kelapa sawit.

## REFERENSI _____________________________
[1] Bodria, L., M. Fiala, R. Guidetti, R. Oberti. 2004. Opti- cal Techniques to Estimate The ripe ness of Red-
Pigmented Fruits. Journal American Society of Agricul- tural Engineers . Vol. 47(3): 815-820
[2] Cavaco, A. M., D. Antunes,  J. Marques da Silva, R. Antunes, R. Guerra. 2002 Preliminary  result on the non-invasive diagnosis  of superficial scald ‘Rocha’ pear by fluorescence imaging. Leibniz-Institutfür Agrar- technik Potsdam-Bornime.V. (ATB), Portugal.
[3] Razali, M. H., Abdul Somad M. A. Halim, Syazili Ros- lan. 2012. A Review on Crop Plant Production and ripe ness Forecasting. International Journal of Agricul- ture and Crop Science. Vol. 4(2) : 54-63.
[4] Kementrian Pertanian (MENTAN). 2005. Peraturan Menteri Pertanian No.395 tahun 2005. Perundan- gan.pertania.go.id. Diakses pada tanggal 7 juli 2015.
[5] Thoriq, A. 2013. Pengembangan System Deteksi Ke- matangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit (TBS) Berbasis Spektrum Cahaya Tampak. Tesis Program Studi Teknik Mesin Pertanian dan Pangan Institut Per- tanian Bogor, Bogor.
[6] Makky M., P. Sony, Vilas M. Salokhe. 2014. Automatic non-destructive quality inspection system for oil palm fruits. Journal International Agrophysics. Vol. 28 : 319- 329.
[7] [ 1 ] Roseleena, J., Nursuriati, J., Ahmed, J., Low, C. Y. 2011. Assessment of palm oil fresh fruit bunches using photogrammetric grading system. International Food Research Journal. Vol. 18(3) : 999-1005.
[8] Hazir, M. M. H.,  Abdul R. M. S., M. D. Amiruddin. 2012. Determination of oil palm fresh fruit bunch ripe- ness-Based on flavonoid and anthocyanin content. In- dustrial Crops and Products Journal . Vol. 36 : 466-475.
[9] Bensaeed, O. M., A. M. Shariff, A. B. Mahmud, H. Sha- fri, M. Alfatni. 2014. Oil palm fruit grading using hyper- spectral device and machine learning algorithm. Inter- national Remote Sensing & GIS Conference and Exhi- bition. Vo. 20 : 1-22.
[10] Hazir, M. H. M., dan Abdul, R. M. S. 2011. Oil Palm Physical and Optical Characteristic from two Different Planting Materials. Research Journal of Applied Science Engineering and Technologycal . Vol. 3(9) : 953-962.
[11] Lemboumba, S. O. 2006. Laser Induced Chlorophyll Fluorescence of Plant Material. Thesis. University of Stellenbosch. Afrika Selatan.
[12] Nedbal, L., J. Soukupova, J. Whitmarsh, M. Trtilek. 2001.  Postharvest imaging of chlorophyll fluorescence from lemons can be used to predict fruit quality.
[13] Harun, Noor H., Norhisam M., Roslina M. S. Ishak A., Hiroyuki W., Kunihisa T. 2014. Dual Resonant Fre- quencies Effects on Induction-Based Oil Palm Fruit Sen- sor. Journal Sensors. Vol 14: 21923-21940.
[14] Abbot, J. A. 1999. Quality measurement of fruits and vegetables . Postharvest Biology and Technology Jour- nal. Vol. 15: 207-225 __________________________