Published by: IOCSCIENCE

## Fruitset Sains : Jurnal Pertanian Agroteknologi
Journal homepage: www.iocscience.org/ejournal/index.php/Fruitset
OPTIMASI KONDISI BLANSIR TERHADAP WHITENESS INDEX TEPUNG UMBI KAYU MENGGUNAKAN RESPONSE SURFACE METHODOLOGY (RSM)
Ellyas Alga Nainggolan 1* , Dedy Amwar 1
1 Program Studi Teknik Bioproses, Fakultas Bioteknologi, Institut Teknologi Del, Toba, Indonesia
Email: ellyas.nainggolan@del.ac.id

## Abstract
Cassava  tubers  (Manihot  esculenta)  is  one  of  the  most  widely  consumed  carbohydrate sources of food crops globally. Post-harvest handling of cassava is important to reduce the damage known as postharvest physiological deterioration (PPD).  Blanching is one of the pretreatments  that  can  be  applied  to  inactivate  oxidative  enzymes.  The  aim  of  this  study was to determine the optimum temperature and time for the whines index (WI) of cassava flour  using  the  Response  Surface  Methodology  (RSM).  Software  Design-Expert  13.0.5.0 was  used  to  design  experiments  with  RSM  via  Central  Composite  Design  (CCD)  and obtained 13 configurations of temperature and time on cassava flour with WI as responses. The results showed that the optimum blanching conditions were found at temperature 79.4 o C  and  time  5.92  minutes  for  blanching.  The  optimal  configuration  of  temperature  and blanching  time  had  result  cassava  flour  with  WI  values  of  83.87  and  84.12  for  predicted and actual values, respectively.
Keywords: Cassava, blanching, RSM, whiteness index

## Abstrak
Ubi  kayu  ( Manihot  esculenta )  merupakan  salah  satu  komoditas  tanaman  pangan  sumber karbohidrat yang paling banyak dikonsumsi secara global. Penangan pasca panen pada ubi kayu penting untuk mengurangi kerusakan yang disebut sebagai postharvest physiological deterioration (PPD).  Blansir  merupakan  salah  satu  pretreatment  yang  dapat  diterapkan untuk menginaktifasi enzim oksidatif. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui suhu dan  waktu  yang  optimum  terhadap whines  index (WI)  tepung  ubi  kayu  dengan menggunakan Response  Surface  Methodology (RSM).  Software  Design-Expert  13.0.5.0 digunakan  dalam  mendesain  percobaan  menggunakan  RSM  melalui Central  Composite Design (CCD) serta diperoleh 13 konfigurasi suhu dan lama waktu blansir pada tepung ubi kayu  dengan  respon  WI.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  kondisi  optimum  blansir  terdapat pada  suhu  79.4 o C  dengan  waktu  5.92  menit.  Konfigurasi  suhu  dan  waktu  blansir  yang optimum  tersebut  menghasilkan  karakteristik  tepung  ubi  kayu  dengan  nilai  WI  sebesar 83,87 dan 84,12 untuk nilai prediksi dan aktual secara berurutan.
Kata Kunci: Ubi kayu, blansir, RSM, whiteness index

## 1. Pendahuluan
Response Surface Methodology (RSM) merupakan suatu teknik statistika dan matematika yang  berperan  dalam  penetapan  solusi  dari  permasalahan  yang  berkaitan  dengan  proses, formula,  maupun  kombinasi  keduanya.  RSM  berperan  dalam  mencari  kondisi  optimum
suatu proses pengolahan pangan seperti proses penegeringan. Pada produk pangan kering, Indonesia memiliki potensi umbi-umbian sebagai produk pangan kering sekaligus sumber karbohidrat yang digunakan oleh industri ataupun rumah tangga.
Ubi kayu ( Manihot esculenta ) merupakan komoditas tanaman pangan yang penting sebagai penghasil sumber bahan pangan, kimia dan pakan ternak.  Sekitar 28% ubi kayu di dunia  diproduksi  di  Asia  dan  produksi  ubi  kayu  pada  tahun  2020  diperkirakan  akan semakin  signifikan  secara  global.  Ubi  kayu  tersebut  akan  digunakan  untuk  makanan olahan,  produk  tepung  dan  untuk  pakan  ternak.  Pada  tahun  2020,  ubi  kayu  merupakan tanaman  pangan  lokal  sumber  karbohidrat  selain  beras  yang  paling  banyak  diproduksi  di Indonesia yaitu 18,5 juta ton (DJTP, 2020).
Perubahan fisikokimia yang tidak diinginkan dan pembusukan dari ubi kayu dapat dicegah  dengan  proses  pengolahan  termal  dengan  waktu  yang  singkat.  Penerapan  termal selama  pengeringan  membantu  mencapai  kualitas  produk  akhir  yang  baik.  Metode pengeringan  ubi  kayu  yang  populer  di  daerah  tropis  adalah  pengeringan  dengan  sinar matahari.  Kerugian  dari  metode  pengeringan  ini  adalah  membutuhkan  waktu  yang  lama untuk  proses  pengeringan  serta  adanya  perubahan  warna  pada  produk  akhir.  Perlakuan pendahuluan  diperlukan  untuk  mengurangi  resiko  penurunan  warna  pada  produk  tepung, seperti blansir dan perendaman.  Reaksi  pencoklatan pada beberapa bahan  makanan dapat dikendalikan  memali  blansir  (Fellows,  2017).  Figiel  dan  Michalska  (2017)  melaporkan bahwa  konfigurasi  tahapan  dan  metode  perlakuan  pendahuluan  mempengaruhi  kualitas fisik dan kimia suatu produk.
Beberapa penelitian terkait blansir yaitu pengaplikasian blansir pada daun ubi kayu (Kamsiati  dkk.,  2020;  Widyasanti  dkk.,  2019),  pengaruh  berbagai  suhu  dan  waktu  dalam proses blansir pada pembuatan tepung gembili (Simatupang dkk., 2021); pengaruh blansir dan  natrium  matabisulfit  terhadap  tepung  pisang  (Rahayu  dan  Hudi,  2021),  pengaruh blansir  sebagai  perlakuan  awal  dalam  pembuatan  cabai  merah  kering  (Kwarteng et  al ., 2017), dan pengaruh blansir pada pigmen buah naga merah (Aprilia dkk, 2022). Penelitian lain juga melaporkan bahwa waktu blansir mempengaruhi nilai kekerasan irisan apel (Xiao et  al.,  2017;  Wang  et  al.,  2018).  Penelitian  terkait  blansir  yang  telah  dilakukan  pada penelitian  sebelumnya  tidak  menetapkan  kondisi  optimal,  sehingga  pada  penelitian  ini dilakukan optimasi suhu beserta lama waktu dalam memproduksi tepung ubi kayu.

## 2. Bahan dan Metode
Ubi  kayu  diperoleh  dari  pasar  tradisional  di  Desa  Pasar  Laguboti,  Kecamatan  Laguboti, Kabupaten  Toba,  Sumatera  Utara,  Indonesia.  Ubi  kayu  kemudian  disortir  sebelum  dicuci dengan  air  untuk  menghilangkan  kotoran  yang  menempel  dan  menghindari  kontaminasi selama pemrosesan.
Tabel 1. Faktor dan level yang digunakan dalam analisa WI
Faktor Unit Notasi Level -1 0 +1 Suhu o C B 1 70 85 100 Waktu Menit B 2 2 5 8
Tabel  1  menunjukkan Central  Composite  Design (CCD)  lengkap  dengan  tingkat faktor  yang dikodekan dan tidak dikodekan.  Nilai total blok  adalah 1, dengan percobaan
dilakukan  dalam  urutan  acak.  Design-Expert  13.0.5.0  digunakan  untuk  menghasilkan konfigurasi percobaan pada pemrosesan sampel ubi kayu.
Penentuan  signifikansi  faktor  utama  dan  interaksinya  dilakukan  menggunakan Analisis varians (ANOVA) dengan tingkat signifikansi 95% dan p-value 0,05. Pada tabel ANOVA  diperoleh  model  matematika  yang  kemudian  digunakan  untuk  tujuan  optimasi, dimana  hal  tersebut  bergantung  pada  nilai  koefisien  korelasi,  R 2 .  Data  eksperimen disesuaikan pada model polinomial orde kedua untuk memperoleh model koefisien regresi. Model untuk analisis permukaan respon ditunjukkan pada persamaan (1),
∑

## ∑ ∑   ∑
Dimana Y adalah respon, β o , β i , β ii , dan β ij adalah koefisien regresi untuk intersep, linear,  kuadratik,  dan  interaksi,  secara  berururtan.  X i dan  X j adalah coded  values pada variabl bebas.
Tabel 2 . Konfigurasi percobaan RunOrder Blok Suhu ( o C) Waktu (Menit) 1 1 85 5 2 1 85 0.757359 3 1 85 5 4 1 100 2 5 1 63.7868 5 6 1 106.2132 5 7 1 70 8 8 1 85 5 9 1 100 8 10 1 85 5 11 1 70
2 12 1 85 9.24264 13 1 85 5
Ubi kayu yang sudah dicuci kemudian dikupas secara manual dan dipotong dengan ukuran  3x3x1  cm  (p  x  l  x  t)  menggunakan  pisau.  Irisan  ubi  kayu  segar  diblansir  sesuai dengan  konfigurasi  yang  dihasilkan  melalui CCD  (Tabel  2)  kemudian  dikeringkan  dalam mesin  pengering  (400W,  ATHOME  Food  Dehydrator,  Indonesia)  pada  suhu  suhu  60 o C selama  12  jam.  Penggilingan  ubi  kayu  kering  dilakukan  dengan  bantuan  mesin  giling kering  (HR  2115,  Dry  Mill  Blender  Philips,  Indonesia).  Tepung  yang  diperoleh  dari penggilingan  diayak  melalui  ayakan  60  mesh  dan  disimpan  dalam  kantong  sampel  yang terbuat dari bahan plastik untuk analisis lebih lanjut.
Pengukuran sampel tepung ubi kayu yang telah ditreatment dilakukan dalam 3 kali ulangan menggunakan colorimeter (CS-10, Hangzhou Caipu Technology Co., Ltd., China). Instrumen  tersebut  dikalibrasi  menggunakan  ubin  referensi  putih  terang  standar  dan  ubin referensi  hitam  terang  standar.  Pada  pengukuran  warna  telah  diperoleh  nilai  L*
(kecerahan),  a*  (nilai  positif  mengindikasikan  kemerahan  dan  nilai  negatif mengindikasikan  kehijauan),  dan  b*  (nilai  positif  merepresentasikan  sedangkan  nilai negatif  merepresentasikan  kebiruan).  Nilai whiteness  index (WI)  secara  matematika diperoleh dengan persamaan (3) sebagai berikut (Wang et al ., 2022):

## √

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisa Ststistika pada Respon WI
Hasil  analisa  statistika  diperoleh  persamaan  kuadratik  sebagai suggested  model dengan  kriteria  p-value  <  α  5%  yaitu  <  0,0001, lack  of  fit <  α  5%  yaitu  0,3321,  nilai adequate precision yang lebih dari 4 yaitu 18,45. Berdasarkan p-value < α 5%, hanya lama waktu  blansir  (B 2 )  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  WI.  Adapun  hasil  uji ANOVA dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel. 3 . Uji ANOVA Respon WI
Source Sum of Squares df Mean Square F-value p-value Information Model 19.71 5 3.94 40.13 < 0.0001 significant B 1 -Suhu 0.0922 1 0.0922 0.9388 0.3649 B 2 -Waktu 0.7142 1 0.7142 7.27 0.0308 B 1 B 2 0.1806 1 0.1806 1.84 0.2172 B 1 ² 0.0182 1 0.0182 0.1851 0.6799 B 2 ² 18.23 1 18.23 185.62 < 0.0001 Residual 0.6875 7 0.0982 Lack of Fit 0.3698 3 0.1233 1.55 0.3321 not significant Pure Error 0.3177 4 0.0794 Cor Total 20.39 12
Perlakuan  blansir  pada  suhu  85 o C  selama  5  menit  memperoleh  WI  tertinggi  yaitu 83,91. Kondisi perlakuan tersebut menghambat reaksi pencoklatan pada ubi kayu. Perdana dkk  (2014)  melaporkan  bahwa  suhu  dan  waktu  blansir  minimal  untuk  menginaktivasi golongan  fenolase  penyebab  reaksi  pencoklatan  secara  enzimatis  pada  saat  proses pengeringan  adalah  pada  suhu  65 o C dan  5 menit. Asgar  & Musaddad (2006)  melaporkan bahwa enzim PPO dapat reaktivasi setelah blanching setelah 24 jam, sehingga diperlukan proses lanjutan dalam pengolahan ubi kayu seperti pengeringan.
Faktor  suhu  (B 1 )  dan  waktu  blansir  kuadrat  (B 1 ²)  memiliki  p  value  >  α  5%  yaitu (0,0486 dan 0,0001). Kedua variable tersebut merupakan variabel yang signifikan terhadap WI.  Pada  faktor  B 1 B 2 diketahui  tidak  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap respon  WI.  Adapun  model  matematika  untuk  optimasi  suhu  dan  lama  waktu  blansir terhadap respon WI terdapat pada persamaan (3) berikut:
Model  matematika  diatas  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  respon  WI  dari berbagai level faktor. Adapun nilai intersep yang diperoleh dari persamaan tersebut adalah 83,68. Hal ini berarti bahwa jika nilai pada faktor B 1 dan B 2 bernilai 0, maka nilai rata-rata pada  respon  WI  adalah  83,68.  Dengan  kata  lain,  tanpa  dilansir,  tingkat  kecerahan  yang
terukur pada tepung ubi kayu adalah 83,68. Pada model tersebut juga dapat dilihat bahwa WI dipengaruhi oleh faktor suhu blansir (B 1 ) dan waktu blansir (B 2 ) dengan nilai koefisien negatif  dan  positif,  secara  berurutan.  Hal  ini  tidak  sesuai  dengan  data  hasil  ANOVA, dimana  faktor  suhu  blansir  tidak  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  respon WI, sedangkan faktor waktu blansir memberikan pengaruh yang signifikan terhadap faktor WI.
Selain  itu,  faktor  interaksi  B 1 B 2 memberikan  pengaruh  yang  nyata  terhadap  WI dengan nilai koefisien bernilai negative dan sesuai dengan data ANOVA dimana p-value < α 5%. Adapun pada B 1 2 dan B 2 2 nilai koefisien positif dan negatif, secara berurutan. Hal ini sesuai  dengan  data  hasil  ANOVA,  dimana  faktor  B 1 2 tidak  memberikan  pengaruh  yang signifikan  terhadap  respon  WI,  sedangkan  faktor  B 2 2 memberikan  pengaruh  yang signifikan terhadap faktor WI.

## 3.2 Pengaruh Faktor pada Respon WI
Pada uji statistik diperoleh bahwa nilai predicted R 2 sebesar 0,88467 dan adjusted R 2 sebesar 0,9426. Kedua nilai tersebut adalah rasional karena memiliki nilai selisih < 0,2. Hal  ini  memiliki  implikasi  terhadap  plot  sebaran  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi. Menurut (Kumari et  al .,  2008) jika plot sebaran  mendekati garis kenormalan  artinya data respon menyebar normal.
Gambar 1. Grafik Kedua Kontur Faktor Blanching pada Respon WI
Hubungan  antar  kedua  faktor  suhu  blansir  (B 1 )  dan  waktu  blansir  (B 2 )  terhadap respon  WI  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Gambar  tersebut  merupakan  grafik  kontur  dua dimensi  dengan  perubahan  warna  yang  terbentuk  sebagai  gradasi  respon.  Area  bewarna biru pada kontur tersebut merupakan WI terendah yaitu 80,09 sampai gradasi warna warna merah yang memiliki arti nilai WI tertinggi yaitu 83,91.
Pada  Gambar  2  menunjukkan  grafik  permukaan  3D  dari  hubungan  dari  interaksi kedua faktor. Nilai WI terendah adalah 80,09 berapa pada titik B 1 65 o C dan B 2 pada 0,75 menit, titik tersebut terdapat pada area bawah dengan dengan desirability rendah. Adapun
WI  tertinggi  berapa  pada  titik  B 1 65 o C  dan  B 2 pada  5  menit  dengan  nilai  sebesar  83,91. Titik tersebut berada pada area atas dengan nilai desirability tinggi.
Gambar 2. Grafik 3D – Surface Kedua Kontur Faktor Blanching pada Respon WI

## 3.3 Optimisasi Respon WI
Proses  optimasi  bertujuan  untuk  memperoleh  level  suhu  dan  lama  waktu  blansir yang  menghasilkan  respon  WI  maksimum.  Menurut  Mulywanti  dkk  (2016),  proses optimasi  dilakukan  memalui  pemberian  botot  pada  setiap  faktor  dan  respon.  Tingkatan taraf  kepentingan  memiliki  5  level  kepentingan  yaitu  1  (+)  hingga  5  (+++++)  (Stat-Ease, 2016). Pembobotan untuk setiap variabel dan respon disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Batasan Faktor terhadap Respon WI Optimum
Faktor Goal Lower Limit Upper Limit Lower Weight Upper Weight Importance Suhu ( o C) in range 70 100 1 1 3 Waktu (Menit) in range 2 8 1 1 3 WI maximize 80.0943 83.9116 1 1 3
Faktor suhu dan waktu blansir serta respon WI berada pada tingkat kepentingan 3 (+++)  atau  medium  dengan  nilai  weight  1  yang  akan  memberikan  penegasan  lebih terhadap goal (Stat-Ease, 2016). Pada kondisi optimum tersebut program memprediksi WI yang  terukur  83,87  dengan  nilai  desirability  0,991  dengan  kondisi  suhu  blansir  70 o C  dan waktu  blansir  5,47  jam.  Desirability  merupakan  nilai  indikator  dari  suatu  kemampuan program  dalam  mencapai  tujuan  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Nilai desirability  1  memiliki  arti  bahwa  program  tersebut  akan  menghasilkan  luaran  yang diinginkan  dengan  sempurna  (Ramadhani  dkk,  2017).  Desirability  menunjukkan  kondisi optimum  dalam  menghasilkan  luaran  yang  memiliki  sifat  sesuai  dengan  yang  telah ditetapkan (Mulyawanti dkk, 2016).

## 3.4 Validasi Percobaan
Tujuan dilakukannya validasi adalah untuk  membuktikan bahwa kondisi  optimum yang diperoleh menghasilkan respon seperti yang disarankan oleh program. Tahap validasi dilakukan melalui perbandingan nilai respon hasil percobaan terhadap nilai prediksi. Hasil validasi yang diperoleh pada kondisi optimum terdapat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Validasi Percobaan
Suhu ( o C) Waktu (Menit) WI Prediksi 70 5,47 83,87 Validasi 70 5,47 84,12 Batas bawah prediksi interval 95% 83,49 Batas atas prediksi interval 95% 84,26 Tingkat Ketepatan (%) 99,70% Selisih (%) 0,3%
Berdasarkan hasil percobaan diperoleh WI sebesar 84,12 sedangkan nilai WI yang diprediksi sebesar 83,87. Selisih yang ada dari kedua nilai sebesar 1,35% atau tidak lebih besar dari nilai  α sehingga nilai  verifikasi respon tingkat  kecerahan dapat  diterima. Nilai validasi WI berada pada interval 95% batas atas dan bawah nilai prediksi sehingga kondisi proses dalam memperoleh WI merupakan konsisten.

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil percobaan proses optimasi kondisi blansir yang telah dilakukan pada ubi kayu  dapat  disimpulkan  bahwa  kondisi  blansir  adalah  suhu  blansir  70 o C  dan  waktu  5,47 menit.  Kondisi  operasi  yang  optimum  tersebut  menghasilkan  WI  tetung  ubi  kayu  sebesar 84,12.  Hasil  studi  ini  memeberikan  informasi  kondisi  optimum  perlakuan  pendahuluan berupa  blansir  pada  industri  pangan  khusunya  tepung  ubi  kayu.  Potensi  penelitian selanjutnya adalah studi pengaruh chemical  pretreatment dan iteraksinya  terhadap blansir dalam memproduksi tepung ubi kayu.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis menyampaikan terima kasih kepada Lemabaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM)  Institut Teknologi  Del  atas dukungan terhadap penelitian ini melalui skema pendanaan Hibah Penelitian Internal Tahun 2022.

## 5. Referensi
Aprilia,  A.,  Wiyono,  A.  E.,  &  Rusdianto,  A.  S.  (2022).  Karakteristik  Ekstrak  Etanol  Pigmen  Buah  Naga Merah  (Hylocereus  Polyrhizus)  Dengan  Perlakuan  Blanching. JOFE  :  Journal  of  Food Engineering, 1(1), 8–18.
Asgar, A & Musaddad, D. (2006). Optimalisasi Cara, Suhu, dan Lama Blansing Sebelum Pengeringan pada Wortel. Bandung: Balai Penelitian Tanaman Sayuran
DJTP.  (2020).  Laporan  Tahunan  Direktorat  Jenderal  Tanaman  Pangan,  Kementerian  Pertanian  Republik Indonesia.
Fellows. (2017). Food Processing Technology. Elsevier. DOI: 10.1016/B978-0-08-101907-8.0 0009-2 Figiel, A. & Michalska, A. (2017). Overall Quality of Fruits and Vegetables Products Affected by the Drying Processes  with  the  Assistance  of  Vacuum-Microwaves.  International  Journal  of  Molecular  Sciences. 18(1):1-18. DOI: 10.3390/ ijms18010071
Kamsiati,  E.,  Rahayu,  E.,  and  Herawati,  H.  (2020).  Pengaruh  Blanching  terhadap  Karakteristik  Daun  Ubi Kayu Instan. METANA, Volume 16(1), pp. 39-46
Kwarteng,  J.O.,  Kori,  F.K.K.  &  Akabanda,  F.  (2017).  Effects  of  Blanching  and  Natural  Convection  Solar Drying on Quality Characteristics of Red Pepper (Capsicum annuum L.). Hindawi International Journal of Food Science. Article ID 4656814, 6 pages DOI : 10.1155/2017/465 6814
Mulyawanti, I., Budijanto, S  & Yasni, S.  (2016). Optimasi Formula dan Struktur Mikroskopik Pasta Bebas Gluten Berbahan Dasar Puree Ubi Jalar Ungu dan Tepung Kacang Hijau. Jurnal Agritech Vol. 36, No. 1
Perdana,  Deni  Satria  dan  Muchsiri,  M.  (2014).  Pengaruh  Waktu  Blanching  Dan  Suhu Pengeringan Pada Pembuatan Tepung Bekatul. Edible, 17–27
Ramadhani, R.A., Riyadi, D.H.S., Tribowo, B., & Kumaningtyas, R.D. (2017). Review Pemanfaatan Design Expert  untuk  Optimasi  Komposisi  Campuran  Minyak  Nabati  sebagai  Bahan  Baku  Sintesis  Biodiesel. Jurnal Teknik Kimia Lingkungan Vol. 1, No. 1 : 11-16
Rahayu, M. A., & Hudi, L. (2021). The Effect of Blanching Time and Sodium Metabisulfite Concentration on  The  Characteristics  of  Banana  Flour  (Musa  paradisiaca). Journal  of  Tropical  Food  and Agroindustrial Technology, 2(02), 16-24.
Simatupang,  M.,  Jamaludin,  J.,  &  Witdarko,  Y.  (2021).  Effect  of  Blanching  Treatment  on  Gembili  Flour Quality (Diocorea Esculenta L.). Musamus AE Featuring Journal, 4(1), 19-26.
Stat-Ease. (2016). Design-Expert 10 User’s Guide : Multifactor RSM Tutorial. USA: Stat-Ease Inc Wang, H., Fu, Q., Chen,S., Zhi, H. & Xie, H. (2018). Effect of Hot-Water Blanching Pretreatment on Drying Characteristics and Product Qualities for the Novel Integrated Freeze Drying of Apple Slices. Hindawi Journal of Food Quality, Article ID 1347513, 12 pages. DOI: 10.1155/2018/1347513
Wang,  G.,  Yan,  X.,  Wang,  B.,  Hu,  X.,  Chen  X,.  Ding,  W.  (2022).  Effects  of  milling  methods  on  the properties of rice flour and steamed rice cakes, LWT, Volume 167, 113848, https://doi.org/10.1016/j.lwt.2022.113848.
Widyasanti,  A.,  Subyekti,  M.,  Sudaryanto.,  Asgar,  A.  (2019).  Pengaruh  Suhu  Pengeringan  dan  Proses Blansing  terhadap  Mutu  Tepung  Daun  Singkong  (Manihot  esculenta  C)  dengan  Metode  Oven Konveksi. Agrisaintifika Jurnal Ilmu-Ilmu Pertanian. Vol. 3, No. 1: 9-17.
Xiao, HW., Pan, Z., Deng, LZ., El-Mashad, HM., Yang, XH., Mujumdar, AS. , Gao, Z.J & Zhang, Q. (2017). Recent  developments  and  trends  in  thermal  blanching  –  A  comprehensive  review  Information Processing in Agriculture 4(2):101–127