## Technical Paper

## Penggolongan Mangga cv Arumanis Berdasarkan Mutu Internal selama Penyimpanan Dingin dengan Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS)
Classification of Mango cv Arumanis Based on Its Internal Quality during Cold Storage using Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS)
Yunisa Tri Suci, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Institut Pertanian Bogor. Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680.
I Wayan Budiastra, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Institut Pertanian Bogor. Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680. Email: wbudiastra@yahoo.com Y. Aris Purwanto, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Institut Pertanian Bogor. Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680.

## Abstract
The purpose of this study was to assess NIRS method to classify mango cv Arumanis based on its internal quality during cold storage. Reflectances of mango at harvest date (H0), 12 days of storage (H12), and 22 days of storage were measured by using NIRflex Spectrometer at wavelengths of 1000-2500 nm, followed by measurement of physico chemical properties of mango (total soluble solid, total acid, TSS-acid ratio,  firmness  and  weight  loss).  Unsupervised  Principal  component  analysis  (PCA)  and  pre  treatment NIR spectra were performed on NIR spectra to classify mango (H0, H12, H22) and mahalanobis distance was used to validate the results. The result showed that reflectances of mango decreased during storage indicating the increase of NIR absorption by internal compounds of mango. TSS, TSS-acid ratio, and weight loss increased during storage as total acid and firmness decreased. NIRS and PCA analysis with pretreatment of quantile normalization and smoothing, and mahalanobis distance parameter could classify mango of 0, 12 and 22 days of storage based on its internal quality with accuracy of 87 %.
Keywords : mango, mahalanobis distance, quantile normalization, smoothing, unsupervised PCA

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji metoda NIRS untuk menggolongkan mangga cv Arumanis berdasarkan mutu internal selama penyimpanan dingin (suhu rendah). Reflektan Mangga pada hari panen (H0), 12 hari penyimpanan (H12) dan 22 hari penyimpanan (H22) diukur dengan NIR Spektrometer pada panjang gelombang 1000-2500 nm, diikuti segera dengan pengukuran sifat fisiko kimia mangga seperti TPT, total asam dan rasio gula asam, kekerasan dan susut bobot. Analisis unsupervised PCA dan pra pengolahan spektra  NIR  digunakan  untuk  menggolongkan  mangga  H0,  H12  dan  H22  dan Mahalanobis Distance digunakan untuk memvalidasi hasil tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa selama penyimpanan dingin, spektra reflektan mangga mengalami penurunan mengindikasikan adanya peningkatan absorpsi NIR oleh kandungan kimia mangga. Hasil analisa fisiko kimia mangga menunjukkan TPT, rasio gula asam dan susut bobot meningkat, sedangkan total asam dan kekerasan menurun selama penyimpanan dingin. NIRS  dan  analisis  PCA  dengan pretreatment quantile normalization dan smoothing serta Mahalanobis Distance dapat menggolongkan mangga yang baru dipanen (H0) dan yang telah disimpan 12 hari (H12) dan 22 hari (H22) berdasarkan mutu internalnya dengan ketepatan 87%.
Kata Kunci : mangga, mahalanobis distance, quantile normalization, smooting, unsupervised PCA
Diterima: 23 April 2015; Disetujui: 10 Agustus 2015
, Oktober 2015
Vol. 3 No. 2, p 121-128
P-ISSN 2407-0475 E-ISSN 2338-8439

## Pendahuluan
Indonesia merupakan salah satu produsen dan eksportir mangga yang menonjol di dunia selain India,  China,  Thailand,  Filipina,  Pakistan,  dan Meksiko  dengan  negara  tujuan  ekspor  Taiwan, Hongkong,  dan  Negara-negara  Timur  Tengah. Salah satu mangga komersial yang dikembangkan untuk komoditas ekspor adalah mangga Arumanis, dengan  ciri  khasnya  tekstur  yang  lembut,  daging tebal dan creamy , cita rasa yang khas, dan hampir tidak berserat. Selama transportasi mangga ke negara importir membutuhkan waktu yang lama sehingga diperlukan penanganan selama pengiriman tersebut untuk mempertahankan mutu buah mangga sesuai dengan permintaan pasar. Salah satu penanganan yang diupayakan untuk menjaga kualitas mangga agar sesuai dengan keinginan dan permintaan pasar adalah melakukan penyimpanan dingin pada suhu rendah. Mangga Arumanis merupakan buah klimaterik yang dipanen pada saat matang fisiologis ( green mature ) dimana pada saat penyimpanan terus mengalami pematangan dan penuaan yang mempengaruhi kandungan fisikokimia seperti total padatan terlarut (TPT),  kandungan  total  asam,  kekerasan,  susut bobot dan rasio gula asam.
Penggolongan mangga  Arumanis telah dilakukan untuk tujuan sortasi dan grading secara visual  berdasarkan  berat  dan  ukuran  (Firdaus, 2014). Penggolongan secara nondestruktif mangga Arumanis  telah  dilakukan  oleh  Sandra  (2005) melakukan penggolongan dengan menggunakan image processing dan jaringan syaraf tiruan dan Ahmad  (2002)  menggunakan image processing. Namun penelitian ini lebih mendeteksi perubahan mutu luar buah untuk memprediksi mutu internal buah.
Teknik NIRS diketahui mampu menggolongkan buah berdasarkan kandungan internalnya secara nondestruktif  dan  objektif.  Kemampuan  NIRS ditunjang oleh penggunaan analisa kemometrik untuk untuk mengekstrak informasi yang berguna pada  spektra  (Guidetti et al .  2012).  Salah  satu analisis kemometrik yang sering digunakan adalah principal component analysis (PCA) sebagai analisis kualitatif dari data. PCA dapat mengurangi kuantitas dari spektrum data tanpa terjadi overfitting dan pengurangan informasi yang dibutuhkan (Osborne et al. 1993).
Pada  mangga,  teknik  NIRS  telah  digunakan untuk memprediksi sifat fisikokimia selama proses pascapanen  (Schmilovitch  et  al.  2000;  Purwanto et  al.  2013a  dan  2013b;  Watanawan  et  al,  2014). Sedangkan  PCA  telah  banyak  digunakan  untuk analisis  spektrum  data  NIR.  Beghi et al. (2013) telah menggunakan analisa PCA pada karakterisasi buah  zaitun  berdasarkan  TPT  dan  kekerasannya dengan NIR. Zulfahrizal et al. (2013) telah berhasil membedakan spektrum biji kakao tumpukan dengan
individu dan mendeteksi tingkat fermentasi biji kakao dengan NIR dan analisis PCA. PCA telah digunakan untuk  analisa  spektrum  NIR  untuk  penentuan indeks  fisiologi  mangga  (Scmilovich et al. 2000), mengklasifikasi  tingkat  kematangan  berdasarkan umur petik mangga (Kienzle et al . 2011 dan 2012), dan  klasifikasi  mangga  berdasarkan  varietas  (Jha et al. 2013). Penggolongan buah mangga berdasarkan mutu internal selama penyimpanan dingin pada suhu rendah tanpa merusak dengan teknik NIRS belum pernah dilakukan. Oleh karena itu tujuan penelitian ini  adalah  (1)  mengkaji  teknik  NIRS  dan  analisis PCA untuk menggolongkan buah mangga arumanis berdasarkan mutu internal selama penyimpanan dingin  (suhu  rendah),  dan  (2)  melakukan  validasi penggolongan mangga dengan metode Mahalonobis Distance.

## Bahan dan Metode

## Persiapan Bahan
Penelitian  ini  menggunakan  mangga  cv Arumanis dengan umur 90 hari setelah bunga mekar (HSBM) sebanyak 84 buah dengan tingkat ukuran sedang (berat 350-400gr). Buah berasal dari kebun petani  mangga  di  Cirebon,  Jawa  Barat.  Mangga dipanen pada pagi hari kemudian dikemas dengan menggunakan peti kayu dan ditransportasikan menuju  laboratorium  selama  8  jam  perjalanan. Kemudian sampel dimasukkan ke cold storage pada suhu 8 O C dan 13 O C dan disimpan selama 12 dan  22  hari.  Sampel  mangga  berjumlah  84  buah dibagi  menjadi  5  kelompok,  yaitu  mangga  yang baru  dipanen  (H0)  berjumlah  40  buah,  mangga yang disimpan 12 hari dan 22 hari, pada suhu 8 O C dan 13 O C (H12T8, H12T13, H22T8, dan H22T13) masing masing 11 buah.

## Akuisisi Data Spektrum NIR
Pengukuran spektra reflektan dilakukan dengan menggunakan NIRFlex N-500 fiber optik solid yang dilengkapi oleh software pendukung seperti software NIRWare operator dan NIRWare  management console . Pengambilan reflektan NIR diukur pada 3 titik untuk masing-masing buah.
Analisis Kandungan Fisikokimia Kandungan  fisiko  kimia  yang  dianalisis  adalah total  padatan  terlarut  (TPT),  kekerasan  (N),  total asam (%), susut bobot (%), dan rasio gula asam. TPT dinalisis dengan portable digital refractometer Atago PR  201  (AOAC  1994),  kekerasan  diukur dengan  Rheometer  model  CR  300  DX-L  dengan probe (diameter = 5 mm), total asam diukur dengan mentitrasi  100  ml  sari  buah  mangga  yang  telah diteteskan indikator phenolphthalein dengan NaOH 0.1  N  dan  total  asam  dihitung  menurut  prosedur AOAC  (1995).  Susut  bobot  dihitung  dengan
perbedaan berat mangga sebelum disimpan dan setelah disimpan dihitung dengan persamaan Jan dan  Rab  (2012).  Nilai  rasio  gula  asam  dihitung dengan membandingkan nilai TPT dan total asam.

## Metode Klasifikasi Buah Mangga Selama
Penyimpanan Pada penelitian ini digunakan adalah metode unsupervised
PCA untuk menggolongkan mangga  Arumanis  selama  penyimpanan.  Metode unsupervised PCA  mengklasifikasikan  sampel hanya berdasarkan spektra tanpa dipengaruhi faktor  lain  (Roggo et al. 2007).  PCA  merupakan analisis matematika yang memisahkan data spektra menjadi komponen orthogonal yang terbentuk dari spektra terpilih dan score plots antara komponen utama  (PCs)  yang  berbeda.  Kemudian  PCs  ini diplotkan untuk melihat perbedaan dari kelompok- kelompok sampel sehingga sampel dapat digolongkan berdasarkan umur simpan setelah disimpan  pada  suhu  rendah.  PC1  menjelaskan varian yang maksimum diantara semua kombinasi linier dan PC2 menjelaskan varian data sisanya dan seterusnya.
Mangga  digolongkan  menjadi  beberapa kelompok  yaitu  H0  merupakan  mangga  saat  baru dipanen,  H12  adalah  mangga  pada  saat  12  hari penyimpanan,  dan  H22  adalah  mangga  yang telah disimpan 22 hari (Gambar 1). Jumlah sampel mangga yang digunakan untuk penggolongan ini adalah  54  sampel  (30  sampel  H0,  6  sampel  H12 untuk  masing-masing  suhu  8 O C  dan  13 O C,  dan  6 sampel  H22  untuk  masing-masing  suhu  8 O C dan 13 O C). Pengolahan data spektra menggunakan unscramble software ®  X  version  10.3  (CAMO, Norway).  Sebelum  dilakukan  penggolongan dengan PCA, maka spektra diberikan pretreatment.
Pretreatment yang digunakan Mean Normalization (MN)  dan Smoothing (SA).  Normalisasi  dapat mentransformasi  vektor  spektra  menjadi  0-1  dan dapat  menghilangkan  variasi baseline akibat perbedaan  ukuran  sampel.  Sedangkan  SA merupakan operasi moving average yang dapat memperbaiki  visual  spektra  dan  menghilangkan noise dengan  menghitung  rata-rata  dari  masing- masing gelombang (Nicolai et al. 2007, Andasuryani et al. 2013). Penggolongan dengan Mahalanobis Distance (MD) Untuk  menguji  hasil  penggolongan  mangga Arumanis  selama  penyimpanan  dengan  metode PCA maka dilakukan validasi terhadap buah mangga yang berbeda sebanyak 30 sampel berasal dari H0, H12 dan H22 masing masing 10 sampel. Validasi dilakukan menggunakan metode Mahalanobis distance (MD). MD merupakan metode perhitungan jarak dengan menghitung space antara variabel asli dan space komponen  utama  (PCs)  (Maesschalck et al. 2000).  Perhitungan  MD  ini  berdasarkan Maesschalck et al. (2000)  dengan  langkah  awal menghitung  varian  dan  covarian  matriknya, kemudian MD dirumuskan dengan Persamaan 1.
(1)
dan
(2)
Dimana  x i1 merupakan mean dari  PC1,  x i2 merupakan mean dari PC2, σ 1 adalah varian PC1, σ 2 adalah varian PC2, sedangkan x i1 adalah mean PC1 yang akan digolongkan dan x i2 adalah mean PC2 yang akan digolongkan.
Gambar 1. Penggolongan mangga berdasarkan umur simpan.

## Hasil dan Pembahasan
Karakteristik Spektra Mangga Arumanis Reflektan spektra mangga untuk kelompok hari penyimpanan ke-0 (H0), hari ke-12 (H12, gabungan H12T8 dan H12T13), dan hari ke-22 (H22, gabungan H22T8  dan  H22T13)  disajikan  pada  Gambar  2. Secara umum bentuk dan tipikal reflektan selama penyimpanan sama terdiri dari beberapa puncak dan  lembah.  Masing-masing  puncak  dan  lembah dapat diinterpretasikan memiliki kandungan kimia yang berbeda. TPT berada pada panjang gelombang 1215 dan 1750 nm yang menunjukkan adanya  ikatan C-H yang mengindikasikan  adanya gula-gula  sederhana.  Kandungangan  asam berada  pada  panjang  gelombang  1350  dan  2200 yang  menunjukkan  adanya  ikatan  C-H  yang
mengindikasikan adanya berbagai asam organik. Sedangkan air berada pada panjang gelombang 1180,  1411,  dan  1940  nm  yang  menunjukkan adanya  ikatan  O-H  (Osborne  1993;  chen  dan  He 2007). Dari  Gambar  2  dapat  dilihat  penurunan  nilai spektra  reflektan  mangga  H0,  H12,  dan  H22. Penurunan  nilai  spektra  reflektan  ini  disebabkan adanya peningkatan penyerapan oleh kandungan kimia  mangga  selama  penyimpanan  (TPT,  kadar air,  total  asam)  (Tabel  1).  Suhu  berpengaruh terhadap  perubahan  sifat fisikokimia  buah  selama penyimpanan. Semakin rendah suhu penyimpanan maka akan memperlambat laju metabolisme buah  mangga.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  1,  buah yang  disimpan  pada  suhu  13 O C  (T13)  mengalami penurunan  kekerasan  dan  total  asam,  serta kenaikan  TPT,  susut  bobot,  dan  rasio  gula  asam yang lebih cepat daripada suhu 8 O C (T8).

## Penggolongan Mangga Berdasarkan Lama
Penyimpanan Selama  penyimpanan  pada  suhu  rendah, buah  mengalami  perubahan  fisik  dan  kimia. Penggolongan berdasarkan hari penyimpanan mangga untuk H0, H12, dan H22 tanpa treatment dapat dilihat pada Gambar 3. Penggolongan tanpa treatment kurang mampu menggolongkan mangga dengan  baik,  karena  masih  ada  tumpang  tindih antar PCs pada setiap kelompok hari penyimpanan. Total  data  varian  dapat  dijelaskan  oleh  dua  PCs yaitu PC1 sebesar 94% dan PC2 sebesar 5%.
Gambar 2. Spektra mangga pada penyimpanan hari ke-0, ke-12, dan ke-22.
Gambar 3. Penggolongan mangga berdasarkan umur simpan tanpa pretreatment .
Gambar 4. Penggolongan mangga berdasarkan umur simpan dengan pretreatment
Spektrum  asli  dari  NIR  mengandung background dan noise selain informasi yang terkandung di dalamnya. Untuk itu perlu dilakukan pretreatment sebelum  digolongkan  (Chen  dan He  2007). Pretreatment yang dipilih adalah Mean Normalization (MN)  dan Smoothing (SA). Penggunaan pretreatment ini bertujuan untuk mengurangi  pengaruh  interferensi  gelombang, noise dan informasi yang tidak diperlukan pada spektra.
Penggolongan mangga berdasarkan umur simpan (Gambar 4) setelah spektra diberi perlakuan MN dan SA dapat memisahkan kelompok mangga dengan  baik.  Penggolongan  H0,  H12,  dan  H22 dapat dibedakan dengan keragaman sebesar 87% dimana PC1 menjelaskan keragaman 72% dan PC2 menjelaskan keragaman 15%. Mangga yang belum disimpan dapat dipisahkan dengan mangga yang disimpan 12 hari dan 22 hari. Namun mangga pada H12  tidak  terpisah  dengan  baik  dengan  mangga
H22,  masih  terdapat  irisan  masing-masing  PC antara H12 dan H22. Hal ini menunjukkan bahwa mangga  yang  disimpan  selama  12  dan  22  hari mengalami perubahan mutu internalnya. Perubahan mutu internal ditandai dengan berubahnya sifat fisik dan kandungan kimianya selama penyimpanan seperti meningkatnya TPT, menurunnya kandungan asam,  menurunnya  kekerasan  dan  berkurangnya kandungan air. Perubahan  fisikokimia pada mangga selama penyimpanan juga dijelaskan oleh beberapa  peneliti  seperti  Rathore et al. (2007); Baloch et al. (2012); dan Islam (2014). Suhu juga berpengaruh terhadap nilai dari spektra dimana spektra mengalami pergeseran saat suhu simpan lebih  tinggi  (13 O C).  Buah  yang  disimpan  pada suhu yang lebih rendah akan menghambat laju metabolismenya sehingga menghambat perubahan mutu internal mangga selama penyimpanan (Tabel 1).
Tabel 1. Perubahan kandungan fisikokimia mangga selama penyimpanan.
Kelompok TPT TOTAL ASAM  KEKERASAN  SUSUT BOBOT RASIO Mangga ( O Brix) (%) (N) (%) Gula Asam H0 6.47±0.3  8.11±1.98 57.47±15.86  0±0 0.86±0.25 H12T8  9.63±2.3  7.37±1.92 26.4±6.25 3.93±0.66 1.48±0.78 H12T13  12.22±2.03 7.66±1.75 21.66±6.55 7.38±0.84  1.72±0.71 H22T8  12.32±1.1  6.19±1.26 25.16±3.37 6.99±0.83  2.06±0.42 H22T13 15.66±0.86 6.2±2.05  5.96±0.8 13.13±1.43 2.86±1.24
Gambar 5. Penggolongan mangga setelah dirata-ratakan tanpa pretreatment
Gambar 6. Penggolongan mangga setelah dirata-ratakan dengan pretreatment .
Penggolongan buah mangga selama penyimpanan  lebih  baik  saat  data  spektra  dirata- ratakan  (Gambar  5).  Pada  pengelompokan  tanpa Pretreatment varian  dapat  dijelaskan  oleh  2  PCs sebesar 99%.
Setelah diberi pretreatment MN  dan  SA  maka pengelompokan lebih baik (Gambar 6). Buah dapat digolongkan  dengan  total  varian  dari  perlakuan ini  yang  dijelaskan  oleh  2  PCs  sebesar  91% dimana  PC1  menjelaskan  varian  sebesar  76% dan  PC2  sebesar  15%.  Penggunaan  beberapa pretreatment dapat  memperbaiki  kinerja  PCA dalam menggolongkan seperti yang telah dilakukan Zulfahrizal et al. (2014)  untuk  menggolongkan kakao fermentasi dan yang tidak fermentasi dengan menggunakan pretreatment Multiplicative Scatter Correction (MSC) dan Standard Normal Variate (SNV).
Penggolongan Berdasarkan Nilai Mahalanobis Distance (MD) Hasil  penggolongan  dengan  metode  PCA menghasilkan model terbaik setelah data spektra dirata-ratakan  dan  perlakuan Pretreatmen NM
dan SA. Untuk menguji model ini dapat digunakan untuk  sampel  yang  lain  maka  dilakukan  validasi dengan metode Mahalanobis Distance (MD). Tabel  2  menunjukkan  parameter  yang  digunakan untuk  menghitung  nilai  MD  dari  sampel  H0,  H12, dan H22. Nilai MD dihitung dengan menggunakan Persamaan 1.
Jumlah  sampel  yang  digunakan  untuk  validasi ini adalah 30 buah mangga yang terdiri dari 10 buah untuk  masing-masing  mangga  yang  baru  dipanen (H0),  H12,  H22.  Kemudian  dihitung  nilai  PC1dan PC2 (Tabel 3) dengan metode PCA dan perlakuan Pretreatmen NM  dan  SA.  Nilai  PCs  yang  telah didapat  dari  masing-masing  sampel  yang  akan digolongkan kemudian dilakukan perhitungan jarak dengan  Persamaan  1  terhadap  nilai  parameter hitung (Tabel  2).  Hasil  validasi  penggolongan mangga baru dengan MD dapat dilihat pada Tabel 4. Nilai MD menunjukkan jarak posisi sampel baru terhadap  nilai  tengah  dari  PCs  masing-masing mangga yang telah disimpan yang didapatkan dari analisis PCA-nya. Dari Tabel 4 dapat dilihat bahwa sampel H0 dapat terpisah 100% dengan sampel H12
Tabel 2. Parameter untuk menghitung nilai MD.
Tabel 3. Nilai PCs masing-masing sampel yang akan digolongkan
H0  H12 H22 PC1 PC2 PC1 PC2 PC1 PC2 - 0.023 -0.0058 0.0278 0.0132 0.0454 0.0063 -0.0249 -0.0048 0.0058 0.0316 0.0445 0.0105 -0.0333 -0.008 0.0192 0.0127 0.0485 0.0169 -0.0367 -0.0060 0.0258 0.0125 0.0501 0.0163 -0.0391 -0.0068 0.0227  0.0055 0.04565 0.0109 -0.0249 -0.0048 0.0129 0.0234 0.0519 0.0156 -0.0367 -0.0060 0.0272 0.0136 0.0481 0.0108 -0.0328 -0.0071 0.0334 0.0113 0.05 0.012 -0.0197 0.00894 0.0199 0.0241 0.05 0.0108 -0.0196 -0.004 0.0162 0.0100 0.0593  0.001 Tabel 4. Hasil validasi penggolongan mangga dengan MD. Sampel Prediksi NIR Jumlah Persentase Original H0 H12 H22 (%) H0 10 0  0 10 100 H12 0 8 2 10 80 H22 0 2 8 10 80 Jumlah 10 10 10 30 86.7 Parameter  hitung H0 H12 H22 PC1 PC2 PC1 PC2 PC1 PC2 n 30 30 12 12 12 12 mean -0.2168  -0.0057  0.02368  0.01409  0.0542  0.0144
Variance 0.0009  0.0002 0.00137 0.0005 0.00063 0.00017 covariance -0.00028 -0.00044 -0.00024
dan H22. Sedangkan sampel H22 dan H12 dari 20 sampel yang diprediksi NIR hanya 16 sampel yang tepat 4 sampel lain saling berpotongan. Perpotongan yang terjadi antara mangga yang disimpan hari ke- 12  dan  hari  ke-22  sesuai  dengan  penggolongan dengan metode PCA (Gambar 6). Dari 30 sampel spektra  yang  diprediksi  dengan  NIR  ini  maka yang  dapat  digolongkan  dengan  tepat  adalah  26 buah. Dengan demikian penggolongan mangga cv Arumanis berdasarkan lama penyimpanan dengan metode  NIR  dan  analisis  PCA  dan  MD  ini  dapat menggolongkan mangga dengan tepat 86.67%.

## Simpulan
Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan  bahwa  metoda  NIRS dengan  analisis PCA, pretreatment Mean Normalization dan Smoothing dan MD dapat menggolongkan mangga yang baru dipanen (H0) dengan mangga yang telah disimpan  dingin  selama  12  dan  22  hari  (H12  dan H22) berdasarkan mutu internalnya dengan tingkat akurasi 87%.

## Daftar Pustaka
Ahmad  U.  2002.  Pengolahan  citra  untuk pemeriksaan mutu buah mangga. Buletin Keteknikan Pertanian 16 (1): 30-41. Andasuryani,  Purwanto  Y.A.,  Budiastra  I.W., Syamsu K. 2013. Determination of catechin as main  bioactive  component  of  gambir  ( Uncaria gambir Roxb ) by FT-NIR Spectroscopy. Journal of Medicinal Plant Research 7 (41): 3076-3083.
AOAC  International.1995.  Official  Methods of  Analysis  of  AOAC  International.  AOAC International. Secs., 942.15. Washington. USA.
AOAC,  1994.  Official  Methods  of  Analysis.
Association of Official Analytical Chemists. 1111 North 19th Street, Suite 20, 16th Edi. Arlington, Virginia, USA. 22209.
Baloch M.K., Bibi F. 2012. Effect of harvesting and storage  conditions  on  the  post  harvest  quality and shelf life of mango (Mangifera indica L.) fruit. South African Journal of Botany 83: 109–116. Beghi R., Giovenzana V., Civelli R., Cini E., Riccardo G.  2013.  Characterisation  of  olive  fruit  for  the milling  process  by  using  visible/near  infrared spectroscopy. Journal of Agriculture Engineering XLIV: e8.
Chen  H.  dan  He  Y.  2007.  Theory  and  application of  near  infrared  reflectance  spectroscopy  in determination of food quality. Journal Trends in Food Science & Technology 18: 72-83. Firdaus  M.  2014.  Mango  (Harummanis)  Quality Grading  System.  Thesis.  Tun  Hussein  Onn University of Malaysia.
Guidetti  R.,  Beghi  R.,  Giovenzana  V.  2012. Chemometrics in food technology. In: K. Varmuza (ed.)  Chemometrics.  InTech:  EPublishing,  New York, NY, USA, 217-252.
Islam  M.K.  2014.  Behavioral  Pattern  of Physicochemical Constituents of the Postharvest Mango  (mangifera  indica  L.)  influenced  by Storage stimuli. Pakistan Journal of Biological Sciences. ISSN 1028-8880.
Jan I., Rab A. 2012. Influence of storage duration on physic-chemical change in fruit of apple cultivars.
Journal of Animal & Plant Sciences 22(3): 708- 714. ISSN: 1018-7081
Jha  S.N.,  Jaiswal  P.  Narsaiah  K.,  Kumar  R., Sharma  R.,  Gupta  M.,  Bhardwaj  R.,  Singh  K. Authentication  of  mango  Varieties  Using  Near- Infrared  Spectroscopy.  Agricultural  Reseach 2(3): 229-235.
Maesschalck  R.D.,  Rimboud  D.J.,  Massart  D.L.
2000.  Tutorial  the  Mahalanobis  distance.
Chemometric and Intelligent Laboratory Systems 50: 1-18.
Kienzle  S.,  Pittaya  S.s,  Carle  R.,  Sirisakulwat  S.,
Spreer  W.,  Neidhart  S.  2011.  Harvest  maturity specification  for  mango  fruit  (Mangifera  indica L. ‘Chok Anan’) in regard to long supply chains.
Journal Postharvest Biology and Technology 61: 41-45.
Kienzle  S.,  Pittaya  S.,  Carle  R.,  Sirisakulwat  S.,
Spreer  W.,  Spreer  W.  2012.  Harvest  maturity detection  for  ‘Nam  Dokmai  #4’  mango  fruit (Mangifera  indica  L.)  in  consideration  of  long supply chains. Journal Postharvest Biology and Technology 72: 64-75.
Nicolai  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. Osborne B.G., Fearn T.,  Hindle P.H. 1993. Practical
NIR Spectroscopy. UK: Longman Scientific and Technical. Purwanto  Y.A.,  Zainal  P.W.,  Ahmad  U.,  Mardjan S.,  Makino  Y.,  Oshita  S.,  Kawagoe  Y.,  dan Kuroki S. 2013a. Non Destructive Prediction of pH  in  Mango  Fruits  cv.  Gedong  Gincu  Using NIR  Spectroscopy. International Journal of Engineering & Technology Vol  13  Issue  3.  pp.
70-73.
Purwanto  Y.A.,  Zainal  P.W.,  Sutrisno,  Ahmad  U., Makino  Y.,  Oshita  S.,  Kawagoe  Y.  dan  Kuroki S.  2013b.  Non  destructive  prediction  of  ripe- stage quality of mango fruit cv ‘Gedong Gincu’ stored in low temperature by NIR Spectroscopy. Proceeding of the International Symposium on Agricultural and Biosystem Engineering -ISABE- 2013, Yogyakarta, Indonesia
Rathore  H.A.,  Masud  T.,  Sammi  S.,  Soomro A.H. 2007.  Effect  of  Storage  on  Physico-Chemical Composition and Sensory Properties of Mango (Mangifera indica L.) Variety Dosehari. Pakistan Journal of Nutrition 6 (2): 143-148. ISSN 1680- 5194 Roggo  Y.,  Chalus  P.,  Maurer  L.,  Martinez  C.M.,
Edmond  A.,  Jent  N.  2007.  A  review  of  near
infrared spectroscopy and chemometrics in pharmaceutical technologies. Journal of
Pharmaceutical  and  Biomedical  Analysis  44: 683–700.
Sandra.  2005.  Aplikasi  jaringan  yaraf  tiruan untuk pendugaan mutu mangga segar secara nondestruktif. Jurnal Teknologi Pertanian 6 (1): 66-72.