## JANHUS Journal of Animal Husbandry Science
Jurnal Ilmu Peternakan Fakultas Pertanian, Universitas Garut ISSN : 2548-7914
PENDUGAAN KANDUNGAN ENERGI BRUTO TEPUNG IKAN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI Near Infrared (NIR)
(Prediction of the Gross Energy  for Fishmeal using Near Infrared Reflectant (NIR) Technology)
Ati Atul Quddus 1
1 Program Studi Ilmu dan Teknologi Pangan Fakultas Pertanian Universitas Garut Email : atiquddussyaiful@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menduga kandungan energi bruto tepung ikan untuk bahan pakan ternak  menggunakan  teknologi  Near  Infrared  (NIR).  Tepung  ikan  yang  digunakan  dalam penelitian ini diperoleh dari poultry shop yang ada di beberapa daerah di Indonesia dan industri pakan  ternak.  Penelitian  ini  menggunakan  50  tepung  ikan.  Tiga  puluh  lima  sampel  digunakan untuk  kalibrasi,  sedangkan  15  sampel  digunakan  untuk  validasi.  Pengukuran  NIR  reflektan menggunakan sistem NIR. Energi bruto diukur menggunakan bomb calorimeter .  Data dianalisis dengan menggunakan regresi linier berganda (RLB) dan Principal Component Regression (PCR). Persamaan  kalibrasi  dari  reflektan  dianalisis  menggunakan  29  panjang  gelombang  untuk memprediksi energi bruto. Hasil dari validasi menunjukkan akurasi yang tinggi dengan standar eror dan koefisien variasi untuk energi bruto yaitu 6,6 Kkal/Kg dan 0,2%. Persamaan kalibrasi dari  metode  PCR  menggunakan  data  absorban.  Hasil  dari  validasinya  menunjukkan  kurang akurasi dengan nilai standar eror dan koefisien variasi yaitu 119,2 Kkal/kg dan 4,16%.
Kata kunci : energi bruto, NIR, RLB, PCR

## Abstract
This  experiment  was  aimed  to  predict  gross  energy  (GE)  content  of  fishmeal  by  using  Near Infrared  (NIR)  technology.  Fishmeal  that  was  used  in  this  experiment  was  obtained  from  the poultry shop in several regions in Indonesia and from animal feed industries. This experiment was conducted by using 50 fishmeals. Thirty five samples out of  50 samples fishmeal was used to develop  the  NIR  of  calibration  and  the  rest  15  samples  was  used  to  test  the  accuracy  of  the calibration. NIR reflectant was measured by NIR system.  Gross energy was measured by bomb calorimeter.  Collected  data  were  analyzed  by  using  multivariate  linier  regression  (MLR)  and principal component regression (PCR). Calibration equation of reflectant was analyzed by using 29  wavelengths  for  predicting  GE.  The  results  of  the  validation  indicated  high  accuracy  with standard error and coefficient of variation for GE:  SEp = 6.6 Kkal/Kg, CV = 0.2 % . Calibration equation was obtained from PCR method by using absorbent data. The result of the validation indicated less accuracy with standard error and coefficient of variation for GE:  SEp = 119.92 Kkal/Kg, CV = 4.16% .
Keywords  :  Gross  Energy,  Near  infrared  Reflectant  (NIR),  fishmeal,  Multivariate  Linier Regression (MLR), Principal Component Regression (PCR)
Vol. 1; No. 1; Desember Tahun 2016 Halaman 33-43

## 1 Pendahuluan
Sejalan  dengan  berkembangnya  industri  peternakan  dan  budidaya  ikan  atau  udang, kebutuhan tepung ikan selalu meningkat. Sampai saat ini tepung ikan masih diimpor dari beberapa negara seperti Chili, Peru dan Thailand (Sunarya dan Djazuli, 1998). Impor tepung ikan Indonesia pada tahun 2002 adalah sebesar 524.120 ton (Statistik Hasil Impor Perikanan, 2004), sedangkan produksi tepung ikan lokal pada tahun yang sama adalah sebesar 8.346 ton (Statistik Perikanan Indonesia, 2004).
Metode  konvensional  Association  Official  Analitic  Chemist  (AOAC,  1999)  untuk menentukan  kandungan  gizi  bahan  pakan  membutuhkan  bahan  kimia  dan  peralatan  yang beragam, waktu yang lama dan prosedur yang rumit, sehingga membutuhkan biaya yang mahal. Berdasarkan permasalahan tersebut perlu dicarikan metode alternatif untuk mengetahui nilai gizi bahan  pakan  dengan  cepat,  murah,  mudah    dan  keakuratannya  dapat  dipertanggungjawabkan. Salah  satu  teknik  tersebut  adalah  pengukuran  reflektan  cahaya  near  infrared  (NIR)  yang dipancarkan ke bahan. Data dipengaruhi oleh  jumlah dan tipe ikatan C-H, N-H dan O-H bahan yang  dianalisis.  Karakteristik  tersebut  erat  hubungannya  dengan  komposisi  kimia  bahan (Williams  dan  Norris,  1990;  Osborne  et  al.,  1993).  Keuntungan  metode  ini  adalah  dalam pengukuran  spectra  NIR  dapat  dilakukan  tanpa  persiapan  sampel  yang  rumit  karena  dapat dilakukan langsung pada material yang utuh atau bisa juga pada sampel dalam bentuk tepung.
Near Infrared (NIR) merupakan salah satu metode analisis untuk mengukur kandungan kimia bahan dengan cepat, tanpa merusak dan hanya membutuhkan contoh (sample) sederhana untuk  persiapan.  Oleh  karena  itu, pengukuran  dapat  dilakukan  dengan cepat,  murah  dan tanpa bahan kimia. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji metoda NIR untuk memprediksi kandungan energi  bruto  tepung  ikan.  Hasil  penelitian  akan  dapat  membanttu  industri  makanan  ternak memformulasikan ransum  secara adaptif sesuai  dengan  kandungan  gizi  bahan  yang  digunakan pada saat ini.

## 2 Metodologi

## 2.1 Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan  di Laboratorium Teknologi Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian (TPPHP)  Departemen  Teknik  Pertanian,  Fakultas  Teknologi  Pertanian  IPB,  Laboratorium Terpadu IPB, Laboratorium Ilmu dan Teknologi Pakan Departemen Ilmu Nutrisi dan Teknologi Pakan Fakultas Peternakan IPB. Lamanya penelitian dari Maret sampai Desember tahun 2005.

## 2.2 Materi Penelitian
Bahan utama yang digunakan adalah tepung ikan. Sistem NIR merupakan modifikasi dari rancangan  Budiastra  et  al.  (1995).  Sistem  ini  terdiri  dari  unit  optik  dan  unit  elektronik  yaitu  : lampu halogen 150 watt (AT-100GH), pemutus cahaya (Chopper, AT-100CH), Penyaring cahaya (Light  Filter)    Monokromotor  (grating  monochromator,  SPG-100IR),  Pengumpul  Cahaya (integrating sphere, ISR-200), yang terdiri dari; Sensor dan lensa optik serta sensor Pbs, penguat (Lock in Amplifier, AT-100AM), Interface (FCL 812 PG), rangkaian keluaran digital, komputer. Metode yang digunakan dalam penelitian antara lain adalah sebagai berikut:

## Pengukuran Pantulan Spektrum
Pemantulan dihitung dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:

## 𝑅 = 𝑉 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑜ℎ 𝑉 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟
Dimana :

## 𝑉 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑜ℎ = 𝑡𝑒𝑔𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑛𝑡𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑜ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 (𝑣𝑜𝑙𝑡)

## 𝑉 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 = 𝑡𝑒𝑔𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑛𝑡𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑝𝑢𝑡𝑖ℎ (𝑣𝑜𝑙𝑡)
Data  absorbansi  diperoleh  dengan  cara  mentransformasikan  nilai  reflektan/  pantulan  kedalam bentuk log (1/R).

## Metoda Analisa Energi Bruto
Metoda analisis yang digunakan adalah AOAC tahun 1999.  Jumlah Energi Bruto (EB) suatu  bahan  makanan  ternak  ataupun  ransum  didapatkan  dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
Energi Bruto (EB) = sample
Berat 2589 ) ( ti k x a b    =  X kalori/ gram.
Keterangan : b = suhu akhir 0 F a = suhu awal 0 F k = kawat platina terbakar (kalori) ti = volume Na 2 CO 3 yang digunakan untuk mencapai titik akhir titrasi. w = 2589 ( Water Equiva

## 2.3 Pengolahan dan Analisis Data
Data-data  yang  diperoleh  dianalisis  dengan  menggunakan  bantuan  program  statistika komputer antara lain adalah SPSS, Minitab dan Microsoft Excel. Analisis data meliputi kalibrasi dan validasi pantulan (R) maupun data absorbansi (log 1/R). Dari seluruh sampel yang diukur akan dibagi dua bagian yaitu untuk proses kalibrasi dan validasi. Jumlah sampel untuk kalibrasi sebanyak 2/3 total sampel sedangkan jumlah sampel validasi sebanyak 1/3 total sampel.
a. Kalibrasi

## Metode Regresi Linier Berganda
Proses  kalibrasi  ini  dilakukan  untuk  menentukan  hubungan  antara  energi  metabolis tepung ikan dengan data reflektan NIR maupun dengan data absorbansi NIR. Persamaan kalibrasi dapat  dibangun  dengan  menggunakan  persamaan  regresi  linier  berganda    (Mattjik  dan Sumertajaya, 2002) :
Vol. 1; No. 1; Desember Tahun 2016 Halaman 33-43

## Y = a+b
1 X 1 +b 2 X 2 +…+b n X n
Keterangan : Y     = Kandungan energi bruto/energi metabolis a&b = Konstanta regresi X     = Reflektan/ absorbansi pada panjang gelombang tertentu.

## Metode Principal Component Regression (PCR)
Persamaan  kalibrasi  dapat  dibangun  dengan  menggunakan  persamaan  principal component regression (Mattjik dan Sumertajaya, 2002):
Y = a +  b p 1 + c p 2 +  d p 3 +.....+ n p n
Keterangan : Y          = kandungan energi bruto/ energi metabolis a, b, c,  = konstanta p = komponen utama pada panjang gelombang tertentu.

## b. Validasi
Data  kandungan  energi  metabolis  dugaan  NIR  akan  divalidasi  dengan  data  hasil pengujian secara kimiawi / bom kalorimeter di laboratorium kimia dan dibuat hubungan antara keduanya. Setelah itu akan dihitung standard error of validation (SEp), Coefficient of Variability (CV) dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
SE p =   n Y Y NIR / ) ( 2   CV  = Y SE x 100%
Keterangan : SE p = standard error validasi (Kkal/Kg) Y NIR = nilai  energi bruto/energi metabolis dugaan NIR (Kkal/Kg). Y = nilai energi bruto/energi metabolis dengan analisis proksimat (Kkal/Kg).
n
= jumlah sampel (buah).
CV = koefisien keragaman (%).

## 3 Hasil dan Pembahasan

## Reflektan  Near Infrared Tepung Ikan
Perangkat  NIR  yang  digunakan  menghasilkan  data  pengukuran  berupa  data  reflektan radiasi NIRdengan panjang gelombang 900-2000 nm dengan interval 5 nm. Reflektan NIR pada setiap sampel jagung memiliki tingkat pantulan yang berbeda. Hal ini ditunjukkan pada gambar berikut :
Gambar 1.  Reflektan 50 buah sample tepung ikan
Pantulan gelombang NIR yang berbeda tersebut menunjukkan bahwa setiap tepung ikan memiliki  kandungan  komposisi  kimia  yang  berbeda  termasuk  didalamnya  adalah  kandungan energi metabolis.

## Absorbansi Near Infrared Tepung Ikan
Karakteristik  serapan  panjang  gelombang  NIR  pada  sampel  tepung  ikan  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Absorban Near Infrared Tepung Ikan
Penyerapan panjang gelombang tertentu oleh kandungan kimia tertentu ditunjukkan oleh terjadinya puncak-puncak gelombang pada kurva absorbsi NIR. Semakin besar kandungan kimia suatu bahan, maka penyerapan akan semakin besar atau puncak gelombang semakin tinggi.

## Hasil Analisis Data dengan Regresi Linier Berganda
Analisis  data  terhadap  energi  bruto  dilakukan  pada  reflektan  maupun  pada  data absorbansi.

## 1. Pendugaan Energi Bruto berdasarkan Reflektan
Di  bawah  ini  terlihat  grafik  perbandingan  nilai  EB  hasil  uji  bom  kalorimeter terhadap nilai EB hasil pendugaan NIRsi 50 buah sample tepung ikan.
0.000 0.100 0.200 0.300 0.400 0.500 0.600 0.700 0.800 0.900 1.000 915 960 1005 1050 1095 1140 1185 1230 1275 1320 1365 1410 1455 1500 1545 1590 1635 1680 1725 1770 1815 1860 1905 1950 Panjang Gelombang (nm) R efl ek ta n Series 1 Series 2 Series 3 Series 4 Series 5 Series 6
Series 7 Series 8 Series 9
Series 10 Series 11 Series 12
Series 13
Series 14 Series 15 Series 16 Series 17 Series 18 Series 19 Series 20 Series 21 Series 22 Series 23 Series 24 Series 25 Series 26 Series 27 Series 28 Series 29 Series 30 Series 31 Series 32 Series 33 Series 34 Series 35 Series 36 Series 37 Series 38 Series 39 Series 40 Series 41 Series 42 Series 43 Series 44 Series 45
Series 46 Series 47 Series 48 Series 49 0.000 0.100 0.200 0.300 0.400 0.500 0.600 0.700 0.800 0.900 1.000 915 960 1005 1050 1095 1140 1185 1230 1275 1320 1365 1410 1455 1500 1545 1590 1635 1680 1725 1770 1815 1860 1905 1950 Pa nja ng Ge lomba ng (nm) Abs orba n (% ) Series1 Series2 Series3 Series4 Series5 Series6 Series7 Series8 Series9 Series10 Series11 Series12 Series13 Series14 Series15 Series16 Series17 Series18 Series19 Series20 Series21 Series22 Series23 Series24 Series25 Series26 Series27 Series28 Series29 Series30 Series31 Series32 Series33 Series34 Series35 Series36 Series37 Series38 Series39 Series40 Series41 Series42 Series43 Series44 Series45 Series46 Series47 Series48 Series49
Gambar 3. Grafik perbandingan nilai energi bruto dugaan NIR dengan analisis proksimat pada tahap kalibrasi 35 sampel.
Kandungan EB didapat dengan memasukkan nilai reflektan tersebut  kedalam persamaan kalibrasi yang telah diperoleh. Angka yang dihasilkan pada perhitungan berdasarkan persamaan diplot dan dituangkan kedalam bentuk grafik.
Gambar 4. Grafik perbandingan nilai energi bruto dugaan NIR dengan hasil analisis proksimat pada tahap validasi dengan 15 sampel.
Hasil validasi metoda NIR dalam memprediksi EB disajikan pada Tabel.1. Nilai prediksi NIR  mendekati  nilai  bioassay  dimana  nilai  koefisien  determinasinya    (R2)  sebesar  0.99. Pendugaan EB dengan teknologi NIR juga dikatakan simultan karena dengan menggunakan satu set data reflektan pada panjang gelombang tertentu dapat digunakan untuk menganalisis semua kandungan/ komposisi kimia suatu bahan dalam satu kali pengukuran.Hasil validasi metoda NIR dalam memprediksi EB disajikan pada Tabel1.
Hasil ini membuktikan bahwa persamaan kalibrasi yang diperoleh dari 35 sampel melalui metode stepwise dapat digunakan. Pada tabel dapat dilihat bahwa antara nilai energi bruto yang diuji  secara  proksimat  dengan  nilai  energi  bruto  berdasarkan  dugaan  NIR  tidak  menunjukkan selisih yang jauh, bahkan pada sampel tertentu menunjukkan nilai energi bruto yang sama.
R 2 = 0.9942 3350 3400 3450 3500 3550 3600 3650 3700 3750 3800 3850 3350 3400 3450 3500 3550 3600 3650 3700 3750 3800 3850 EB  referensi (kkal) EB dug aan NIR( kkal) 3400 3450 3500 3550 3600 3650 3700 3750 3800 3400 3450 3500 3550 3600 3650 3700 3750 3800 EB referensi (Kkal) EB dug aan NIR ( Kkal)

## Tabel 1.  Hasil validasi pendugaan energi bruto berdasarkan reflektan NIR
No. No. Sampel EB(energi bruto) Proksimat (Kkal/Kg) Prediksi NIR (Kkal/Kg) 1 3 3523 3521 2 5 3440 3439 3 8 3636 3636 4 9 3472 3475 5 10 3689 3683 6 15 3648 3648 7 16 3428 3443 8 22 3740 3733 9 24 3698 3707 10 25 3778 3774 11 32 3469 3465 12 38 3460 3458 13 45 3618 3606 14 47 3708 3716 15 48 3465 3464 SEp (Kkal/Kg) 6.6 CV (%) 0.2

## Pendugaan Nilai Energi Bruto berdasarkan Absorban
Gambar 5.  Grafik perbandingan nilai energi perbandingan nilai energi  bruto  dugaan NIR dengan hasil  analisis   proksimat pada tahap kalibrasi 35 sampel.
Perbandingan  nilai  energi  bruto  hasil  analisis  proksimat  dan  nilai  energi  bruto  hasil dugaan NIR berdasarkan persamaan pada tahap validasi. Angka yang dihasilkan pada perhitungan berdasarkan persamaan diplot dan dituangkan kedalam bentuk grafik seperti berikut
R 2 = 0.9857 3350 3400 3450 3500 3550 3600 3650 3700 3750 3800 3850 3350 3400 3450 3500 3550 3600 3650 3700 3750 3800 3850 EB  referensi (Kkal) EB dug aan NIR ( Kkal)
Gambar 6. Perbandingan nilai energi bruto dugaan NIR dengan hasil analisis proksimat pada tahap validasi 15 sampel.
Nilai  prediksi  NIR  mendekati  nilai  uji  kimia  yang  ditujukkan  dengan  nilai  koefisien determinasi (R2) yang mendekati 1 yaitu 0.98. Hasil validasi metoda NIR dalam  memprediksi energi bruto disajikan dalam Tabel 2.
Berdasarkan hasil pada Tabel 2. dapat dilihat bahwa nilai energi bruto yang diuji secara kimia dengan nilai energi bruto berdasarkan dugaan NIR tidak menunjukkan selisih yang jauh berbeda.  Jika pada persamaan berdasarkan data reflektan dapat ditemui nilai EB uji kimia dengan EB  prediksi  NIR  yang  tepat  sama  untuk  sampel  tertentu,  maka  pada  nilai  EB  validasi  yang dihitung berdasarkan persamaan kalibrasi dengan data absorban tidak ada yang sama.  Hasil ini membuktikan bahwa persamaan kalibrasi yang diperoleh dari 35 sampel melalui metode stepwise dapat  digunakan,  namun  jika  dibandingkan  dengan  nilai  SEp  dan  CV  nilai  energi  bruto berdasarkan reflektan maka persamaan kalibrasi yang baik digunakan untuk menduga EB adalah yang berdasarkan reflektan.
Tabel 2. Hasil validasi pendugaan energi bruto berdasarkan absorban NIR
No No. Sampel EB (energi bruto) Proksimat  (Kkal/Kg) Prediksi NIR (Kkal/Kg) 1 3 3523 3518 2 5 3440 3462 3 8 3636 3651 4 9 3472 3459 5 10 3689 3684 6 15 3648 3627 7 16 3428 3416 8 22 3740 3746 9 24 3698 3671 10 25 3778 3797 11 32 3469 3491 12 38 3460 3475 13 45 3618 3631 14 47 3708 3717 15 48 3465 3463 SEp (Kkal/Kg) 15.6 CV (%) 0.4
3400 3450 3500 3550 3600 3650 3700 3750 3800 3350 3400 3450 3500 3550 3600 3650 3700 3750 3800 3850 EB referensi (Kkal) EB dug aan NIR( Kkal)

## 2. Analisis Data dengan Principal Component Regression
Pada  analisis  data  dengan  menggunakan  Principal  Component  Regression  (PCR)  ini,  data yang digunakan adalah data absorban atau serapan. Metode reduksi data yang digunakan adalah analisis komponen utama.
Gambar 7. Grafik kumulatif variasi sebagai fungsi dari jumlah komponen utama
Berdasarkan  Gambar 7. dapat dilihat bahwa dua komponen utama pertama merupakan komponen utama yang menjelaskan keragaman terbesar  dengan proporsi keragaman komponen utama adalah 82.4 % dan 11.6 %. Keragaman yang mampu diterangkan oleh 10 komponen utama pertama sebesar 99.4 %.

## 4. Pendugaan Nilai Energi Bruto Absorban
Analisis dilanjutkan dengan metoda regresi untuk nilai energi bruto  menggunakan program MINITAB Realese 13.3 for Windows. A nalisis berdasarkan komponen utama data reflektan diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:
EB bahan = 3569 - 0.26 Z1 + 3.49 Z2 + 0.11 Z3 - 6.07 Z4 + 1.3 Z5 + 47.3 Z6+ 4.5 Z7 + 44.0 Z8 - 35.6 Z9 - 63.9 Z10
Persamaan yang diperoleh maka dapat dilakukan pendugaan terhadap nilai energi bruto, dengan memasukkan nilai dari komponen utama yang diberi tanda huruf Z. Angka-angka yang terdapat sebelum huruf Z merupakan konstanta regresi yang didapat pada metode PCR.
Nilai  EB  prediksi  NIR  diperoleh  dengan  memasukkan  nilai  reflektan  pada  panjang gelombang yang terpilih kedalam persamaan kalibrasi berdasarkan komponen utama. Nilai EB uji  kimia  diperoleh  langsung  dari  laboratorium  setelah  melakukan  beberapa  tahapan.  Tabel.6 diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  EB  yang  diperoleh  dari  pengujian  secara  uji  kimia  memiliki selisih yang cukup jauh dengan pengujian nilai EB yang dilakukan dengan menggunakan NIR. Standard error yang didapat pada tahap validasi EB berdasarkan absorban adalah  119.92 Kkal/ Kg dn CV 4.16 %
80.0 84.0 88.0 92.0 96.0 100.0 0 2 4 6 8 10 12 Kompone n Uta ma Ku m ul at if Va ria si (% )

## Tabel 3. Hasil validasi energi bruto absorban

## 4 Kesimpulan
Persamaan  kalibrasi  dengan  regresi  linier  berganda  (RLB)  yang  menggunakan  data reflektan dan absorban menghasilkan nilai prediksi EB yang sangat baik.
Waktu  pengumpulan  ekskreta  yang  hanya  24  jam,  menyebabkan  masih  banyaknya  sisa tepung ikan pada tembolok ternak atau ayam.
Persamaan kalibrasi yang dirancang menggunakan data reflektan (29 panjang gelombang terpilih untuk EB) dapat digunakan untuk memprediksi EB. Nilai SEp untuk EB 6.6 Kkal dan CV = 0.2 %
Persamaan kalibrasi juga menggunakan metode Principal Component Regression (PCR), setelah melakukan perhitungan yang optimal menghasilkan  10 komponen utama.
Pendugaan  nilai  energi  bruto  dan  energi  metabolis  menggunakan  metoda  Principal Component  Regression  (PCR)  menunjukkan  hasil  yang  kurang  akurat  dibandingkan  regresi berganda. Nilai SEp untuk EB 119.92 Kkal dan  CV = 4.16 %

## 5 Ucapan Terimakasih
Terimakasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr. Ir. I. Wayan Budiastra, M.Agr dan Prof. Dr.Ir.  Wiranda  G.  Piliang,  M.Sc  yang  telah  banyak  memberikan  masukan  dan  arahan  selama penelitian  ini  dilaksanakan.  terimakasih  Ayahanda  H.  Syaiful  Anwar,  Bc.An,  Ibunda  Hj. Nursimah  Syair,  Suamiku  Mln.  Nur  Ahmad  Firmansyah,  S.Pd,  ananda  Faris  Mubarak  Ahmad Firmansyah, Farras Adil Ahmad Sakhiy, Fathir Abdul Mukmin, kakak-kakak: Azhar Ahmad, Ir. Nen Zainab, Dra. Mubarakah, Ir. Mubarak Ahmad, M.A Khalid, A.Md, Nasir Ahmad, SE, Ida Amatusyakur, S.Pd, M.Raffi, Pada kesempatan ini penulis juga mengucapkan terimakasih yang
No. No. Sampel EB (energi bruto) Proksimat (Kkal/Kg) Prediksi NIR (Kkal/Kg) 1 8 3636 3496 2 45 3465 3580 3 23 3759 3572 4 27 3649 3526 5 38 3460 3597 6 40 3518 3512 7 42 3551 3601 8 44 3493 3617 9 49 3666 3623 10 50 3474 3564 SEP (Kkal/Kg) 119.92 CV (%) 4.16
sebesar-besarnya  kepada  Prof.  Dr.  Ir.  Hadi  K.  Purwadaria,  Ipm,  Dr.  Ir.  Suroso,  M.Agr,  Dr.Ir. Usman  Ahmad,  M.Agr,  Bapak  Sulyaden  (Kepala  Lab.  TPPHP)  ,  Ibu  Widya,  Ibu  Lanjarsih (Teknisi Lab.Nutrisi Unggas) atas  segala bantuan yang telah penulis terima, TPP angkatan 2002, 2003, 2004, PTK 2003. Keluarga besar IMPACS, Assabily crew

## 6 Daftar Pustaka
[AOAC] Association Official Analitic Chemist. (1999). Official methods of Analysis . 16 th ed.; AOAC International, Maryland USA.
Budiastra  IW,  Purwadaria  HK,  Saputra  D.  (1995).  Penerapan  teknologi  near  infrared  untuk rekayasa alat sortasi buah mangga. Makalah Kongres Ilmu Pengetahuan Nasional , Serpong 13 – 16 September 1995.
Mattjik AA, Sumertajaya M. (2002). Rancangan Percobaan dengan Aplikasi SAS dan Minitab jilid I . IPB Press.
[NRC]  National  Research Council.  (1994). Nutrient Requirements of  Poultry .  9th  Revised  Ed. National Academic Press. Washington DC.
Statistik  Impor  Hasil  Perikanan.  (2004). Statistik  Impor  Hasil  Perikanan .  Direktorat  Jenderal Perikanan. Departemen Pertanian. Jakarta.
Statistik  Perikanan  Indonesia.  (2004). Statistik  Perikanan  Indonesia  tahun  2004 .  Direktorat Jenderal Perikanan. Departemen Pertanian, Jakarta.
Sunarya,  Djazuli  N.  (1998). Pengembangan  tepung  ikan  di  Indonesia. Balai  Bimbingan  dan Pengujian Mutu Hasil Perikanan. Direktorat Jenderal Perikanan, Jakarta.
Williams P, Norris K. (1990). Near Infrared Technology in the Agricultural and Food Industries. American Association of Cereal Chemist, Inc. St.Paul, Minnesota, USA.Desember 1997. Taipeh