Model Prediksi Kadar Air Buah Cabai Rawit Domba ( Capsicum frutescens L.) Menggunakan Spektroskopi Ultraviolet Visible Near Infrared
Prediction Model of Water Content of Domba Cayenne Pepper Fruit (Capsicum frutescens L .) Using Ultraviolet Visible Near Infrared Spectroscopy
Kusumiyati 1  , Ine Elisa Putri 2 dan Agus Arip Munawar 3
1 Departemen Budidaya, Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran, Jatinangor
2 Program Studi Magister Agronomi, Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran, Jatinangor
3 Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala, Aceh
 Email korespondensi: kusumiyati@unpad.ac.id
Abstract. This research was aimed to estimate the water content of domba cayenne pepper fruit (Capsicum frutescens L.)  using  ultraviolet  visible  near  infrared  (UV-Vis-NIR)  spectroscopy.  The  total  samples  used  were  45  fruits.  The analysis was carried out at the Horticulture Laboratory, Faculty of Agriculture, Universitas Padjadjaran.  Spectral data acquisition with a wavelength range of 300 - 1050 nm (Nirvana AG410). The spectra were corrected by using multiplicative scatter correction (MSC), standard normal variate transformation (SNV), orthogonal signal correction (OSC), first derivative (dg1) and second derivative (dg2) methods. Data analysis was perfomed using partial least squares regression (PLSR). Based on this research, the results showed that the OSC correction method produced the highest calibration model with R cal , RMSEC, R val , RMSECV, RPD and the factor were 0.99, 0.31, 0.98, 0.68, 6.62 and 4,  respectively.  This  indicated  that  UV-Vis-NIR  spectroscopy  can  be  used  to  predict  the  water  content  of  domba cayenne papper fruit.
Keywords: calibration model, correction method, intact fruit, non-destructive, prediction
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menduga  kadar  air  buah  cabai  rawit  domba  ( Capsicum  frutescens L.) menggunakan  spektroskopi  UV-Vis-NIR.  Total  sampel  yang  digunakan  yaitu  45  buah.  Analisis  dilakukan  di Laboratorium Hortikultura, Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran. Akuisisi data spektra dengan rentang panjang gelombang  300  –  1050  nm  (Nirvana  AG410).  Spektra  diperbaiki  dengan  metode multiplicative  scatter  correction (MSC), standard normal variate transformation (SNV), orthogonal signal correction (OSC), first derivative (dg1) dan second derivative (dg2). Analisis data dilakukan dengan menggunakan partial least squares regression (PLSR). Berdasarkan penelitian ini menunjukkan bahwa metode koreksi OSC menghasilkan model kalibrasi tertinggi dengan R kal , RMSEC, R val , RMSECV, RPD dan faktornya masing-masing yaitu 0.99, 0.31, 0.98, 0.68, 6.62 dan 4.  Hal ini menunjukkan bahwa spektroskopi UV-Vis-NIR dapat digunakan untuk memprediksi kadar air pada buah cabai rawit domba.
Kata kunci: buah utuh, metode koreksi, model kalibrasi, non-destruktif, prediksi

## PENDAHULUAN
Buah  cabai  rawit  merupakan  salah  satu golongan  produk  hortikultura.  Buah  ini  dapat dikonsumsi dalam keadaan segar. Namun, buah yang  dikonsumsi  dalam  keadaan  segar memiliki  kelemahan  yaitu  lebih  cepat  busuk. Sehingga diperlukan waktu panen dan penanganan pasca panen  yang tepat  agar daya simpan  buah  cabai  rawit  dapat  lebih  lama. Kesegaran  dan  daya  simpan  berhubungan dengan  kandungan  air  buah.  Kadar  air  buah cabai rawit cukup tinggi. Pada buah cabai rawit segar  memiliki  kandungan  air  hingga  ±83%, sehingga  petani  tidak  mau  mengambil  resiko dengan  melakukan  penyimpanan  hasil  panen
buah  cabai  terlalu  lama  karena  mudah  rusak (Anoraga et al ., 2018; Ramdani et al ., 2019).
Buah  cabai  rawit  yang  semakin  lama dipanen akan mengalami penurunan kandungan air.  Hal  ini  salah  satunya  disebabkan  oleh tranpirasi.  Buah  akan  semakin  keriput  dan kusam.    Penampilan  buah  akan  semakin  tidak segar/busuk apabila setelah dipanen dilakukan penyimpanan  yang  telalu  lama.  Buah  cabai rawit yang dipanen merah memiliki kandungan air yang lebih sedikit daripada buah cabai rawit hijau.  Berdasarkan  pertimbangan  tersebut, maka akan lebih mudah apabila buah yang telah dipanen  diketahui  terlebih  dahulu  kandungan air buah cabai rawit. Terutama bagi para pelaku industri,  kadar  air  komoditas  di  bidang
pertanian sangat penting dalam upaya memperkirakan waktu transportasi agar komoditas  pertanian  dapat  tetap  segar  saat diterima  di  tangan  konsumen.  Namun, pengujian  yang  selama  ini  dikenal  untuk mengetahui kadar air masih dengan menggunakan teknologi destruksi.
Pengujian  dengan  teknologi  destruksi menyebabkan  buah  menjadi  rusak  dan memakan  waktu  yang  lama.  Namun,  ada teknologi  alternatif  lainnya  yaitu  pengujian secara  non-destruksi  yang  dapat  digunakan untuk  mengukur  kadar  air  buah  secara  cepat, akurat  dan tidak mengakibatkan buah menjadi rusak/memar.  Teknologi  ini  dianggap  sebagai solusi  untuk  mendapatkan  pendugaan  nilai kadar  air  dengan  cepat,  akurat  dan  ramah lingkungan. Salah satu teknologi non-destruksi yaitu  menggunakan  spektroskopi ultraviolet visible near infrared (UV-Vis-NIR).
Spektroskopi  UV-Vis-NIR  telah  banyak digunakan untuk menguji kualitas buah. Salah satu  parameter  pengujian  kualitas  buah  yang dideteksi yaitu  kadar  air  buah-buahan. Penerapannya telah diuji dapat mendeteksi nilai kadar  air  pada  buah  sawo  (Kusumiyati. et  al ., 2018),  alpukat  (Blakey  &  Rooyen,  2011)  dan kurma  (Mireei et  al., 2010).  Hal  ini membuktikan  bahwa  spektroskopi  memiliki potensi  untuk  digunakan  menduga  nilai  kadar air sehingga pelaku industri dapat memperkirakan estimasi waktu lamanya distribusi dan lamanya waktu ketahanan simpan produk pertanian. Spektrum spektroskopi yang terambil  dapat  memiliki noise yang  dapat menurunkan nilai keakuratan model. Indikator keakuratan suatu model yaitu koefisien korelasi (R),  faktor, root  mean  squares  error  of calibration/validation (RMSEC/RMSECV), dan ratio performance to deviation (RPD). Noise dapat  direduksi  menggunakan berbagai  metode  koreksi  spektra.  Penggunaan metode  koreksi  spektra  dapat  menjadikan model kalibrasi lebih akurat karena noise yang terdapat  pada  spektrum  dapat  diperbaiki  atau direduksi  (Rinnan et  al .,  2009).  Beberapa  pra pengolahan  data  yang  dapat  digunakan  yaitu multiplicative scatter correction (MSC), standard normal variate transformation
(SNV), orthogonal  signal  correction (OSC), first  derivative (dg1)  dan second  derivative (dg2).  MSC  bekerja  dengan  cara  melakukan koreksi berdasarkan rata-rata set data spektrum hingga didapatkan kecocokan semirip mungkin dengan spektrum rujukannya (Ramadhan et al ., 2016). SNV merupakan koreksi pada spektrum yang  memusatkan  pada  rata-rata  masing- masing  spektra  secara  individual  dan  dapat mengurangi  efek  dari  hamburan  yang  berasal dari  bahan  yang  berpengaruh  pada  spektra (Kurniasari et  al. ,  2017).  Pra  pengolahan  data OSC adalah menghilangkan keragaman nilai X (spektra) yang tidak berhubungan dengan data Y  (data  destruksi/analisis  laboratorium).  Dg1 dan  dg2  dipergunakan  untuk  memperjelas puncak  dan  lembah  pada  spektrum  original yang tumpang tindih.
Metode koreksi spektra telah diaplikasikan pada berbagai komoditas pertanian. Iqbal et al., (2014)  melaporkan  bahwa  dg1  menghasilkan model kalibrasi karoten terbaik dengan R 2 0.84 dan  RMSEC  yaitu  0.03  sedangkan  SNV merupakan  metode  koreksi  spektra  terbaik untuk  kadar  air  dengan  R 2 0.89  serta  RMSEC 5.72  pada  tandan  buah  segar  (TBS)  kelapa sawit,  kadar  air  bawang  bombay  dengan  dg2 mendapatkan  hasil  model  kalibrasi  terbaik dengan R 2 0.96 serta RMSEC 1.30 (Jantra et al. , 2017),  dan  pada  asam  tertitrasi  buah  mangga memperoleh  nilai  R 2 tertinggi  yaitu  0.98  serta RMSEC 15.11 dengan menggunakan dg1+SNV (Munawar et al. , 2016).
Metode koreksi OSC menunjukkan model kalibrasi  tertinggi  pada buah tomat  dan jambu biji,  Saad et  al .,  (2014)  melaporkan  bahwa dengan  OSC  parameter  likopen,  total  padatan terlarut  (TPT)  dan  kadar  asam  buah  tomat mendapatkan R 2 tertinggi masing-masing 0.99, 0.99  dan  0.98  serta  (Kusumiyati et  al. ,  2020) menyebutkan  bahwa  TPT  jambu  biji  yang dikoreksi  dengan  OSC  menghasilkan  nilai kalibrasi  R 2 terbaik  yaitu  0.85.  Namun pengujian  penggunaan  spektroskopi  UV-Vis- NIR untuk  menduga nilai  kadar air  pada  buah cabai rawit belum banyak dilakukan oleh para peneliti,  Berdasarkan  uraian  tersebut  di  atas maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengkaji  penggunaan  spektroskopi  UV-Vis-
NIR untuk menduga nilai kadar air buah cabai rawit domba serta memperoleh metode koreksi spektra  terbaik  untuk  mendapatkan  model kalibrasi.

## METODE
Sampel  yang digunakan pada penelitian ini  yaitu  buah  cabai  rawit  domba  yang dikelompokkan ke dalam tiga tingkat kematangan.  Buah  cabai  rawit  domba  hijau, oranye dan merah. Masing-masing kematangan terdiri  atas  15  unit  sampel,  sehingga  total terdapat  45  unit  sampel.  Tiap  1  unit  sampel merupakan kumpulan dari buah cabai rawit ±30 gr.  Total  sampel  yang  dibutuhkan  yaitu  ±1.35 kg.  Bahan  yang  digunakan  untuk  membantu proses  pengeringan  sampel  yaitu aluminium foil .  Alat  yang  digunakan  yaitu  spektrometer UV-Vis-NIR  (NirVana  AG410, Integrated Spectronics Pty,  Ltd,  Australia)  panjang gelombang  300-1050  nm  interval  3  nm dipergunakan  untuk  meradiasi  sampel  dan diambil data spektrumnya, petridish berdiameter  10  cm  (Anumbra)  sebagai  wadah sampel  cabai  rawit  saat  diradiasi  dengan spektroskopi  UV-Vis-NIR, oven (memmert schutzart din 40050-IP 20, Gemany) digunakan untuk mengeringkan sampel, timbangan digital (ACIS Digital  Balance Model BC-500, Japan) dan  timbangan  analitik  (Mettler  Toledo AG245)  untuk  menimbang  bobot,  pisau  dan talenan  sebagai  alas  serta  alat  memotong sampel.
Penelitian  dilaksanakan  pada  Bulan  Mei hingga Agustus 2020. Penanaman dilakukan di Kebun Percobaan Hidroponik Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran dan analisis kadar air dilakukan di Laboratorium Holtikultura,  Fakultas  Pertanian,  Universitas Padjadjaran. Penelitian dilakukan dalam beberapa  tahap  yaitu  pengukuran  spektrum buah cabai rawit domba lalu pengujian kadar air kemudian  analisis  data  yang  diterapkan  yaitu koreksi  spektra  terlebih  dahulu  sebelum didapatkan model kalibrasi. Keakuratan model kalibrasi diuji dengan cross validation . Sampel dimasukkan ke dalam 20 segment yang terdiri atas 2 - 3 sampel secara acak. Model kalibrasi
dianalisis dengan menggunakan metode partial least  square  regression (PLSR)  dan  algoritma non-linear  iteration  partial  least  squares (NIPALS).  Data  diolah  dengan  menggunakan software unscrambler 10.4.

## Persiapan sampel
Sampel buah cabai rawit dipanen dalam tiga tingkat kematangan, buah cabai rawit hijau 20 hari  setelah  bunga  mekar  (HSBM),  oranye  40 HSBM  dan  merah  60  HSBM.  Sampel  yang telah  dipanen  dibawa  ke  Laboratorium Holtikultura dan dikelompokkan sesuai tingkat kematangan.  Buah  cabai  rawit  kemudian dipisahkan dari tangkainya lalu ditimbang ±30 gr  per  sampel,  setelah  ditimbang  kemudian dimasukkan  ke  dalam petridish yang  telah diberi  alas  oleh  karton  warna  hitam.  Sampel selanjutnya  siap  untuk  dilakukan  pengukuran dengan spektrometer UV-Vis-NIR.

## Pengukuran spektrum buah cabai rawit domba
Buah  cabai  rawit  yang  telah  berada  di petridish kemudian  diradiasi  sebanyak  5  kali. Bagian  yang  diradiasi  meliputi  atas,  bawah, kanan,  kiri  dan  tengah petridish .  Langkah tersebut  kemudian  diulangi  hingga  seluruh sampel  diradiasi.  Data  spektrum  per  sampel kemudian dirata-ratakan. Spektrometer kemudian  dihubungkan  dengan  USB  untuk memindahkan  data  spektrum  absorban  ke laptop. Data selanjutnya diterjemahkan dengan bantuan software  Integrated  Software  for Imagers  and  Spectrometers  (ISIS) dan  dibuka di aplikasi excel.

## Prosedur pengujian kadar air
Kadar air diuji dengan metode gravimetri.  Sampel  dipotong  kecil-kecil  dan ditimbang  ±1g,  lalu  dimasukkan  ke  dalam aluminium foil . Sampel kemudian dirapikan di atas  loyang  dan  dimasukkan  ke  dalam  oven dengan  suhu  105 0 C.  Sampel  selanjutnya  di keluarkan  dan  ditimbang  setiap  3  jam  sekali hingga  didapatkan  berat  kering  yang  konstan. Perhitungan kadar air yaitu:
% Kadar air = Berat basah−berat kering berat basah 𝑥 100%

## Aplikasi metode koreksi spektra
Model  kalibrasi  yang  berasal  dari spektrum  original  (absorban)  yang  didapatkan kemudian  diterapkan  berbagai  metode  koreksi spektra.  Data  spektrum  absorban  yang  telah didapatkan kemudian dikoreksi dengan multiplicative scatter correction (MSC), standard normal variate transformation (SNV), orthogonal  signal  correction (OSC), first  derivative (dg1)  dan second  derivative (dg2).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data referensi buah cabai rawit domba dengan tiga tingkat kematangan
Tingkat  kematangan  pada  buah  cabai rawit  tidak  hanya  menyebabkan  perubahan warna  kulit  tetapi  juga  perubahan  nilai  kadar air. Pada tabel 1 nampak bahwa kadar air buah
cabai  rawit  dengan  tiga  tingkat  kematangan. Buah cabai  rawit  domba hijau memiliki kadar air sebesar 59.40% hingga 77.41%, buah cabai rawit oranye kadar airnya yaitu 65.38% sampai 72.11%  sedangkan  buah  cabai  rawit  merah kandungan  airnya  berkisar  antara  61.15% hingga 71.91%. Secara keseluruhan, dilihat dari nilai  rata-rata  kadar  air  buah  cabai  rawit berbagai  tingkat  kematangan  mengalami penurunan.  Kadar  air  buah  cabai  rawit  hijau sebesar 73.28%, buah cabai rawit oranye yaitu 69.38%  dan  buah  cabai  rawit  merah  67.08%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  buah  cabai  rawit yang semakin lama dipanen akan mengindikasikan berkurangnya air dalam buah. Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Khairiah et  al .,  (2019)  yang menyatakan  bahwa  kadar  air  buah  cabai  rawit domba  yang  semakin  matang  mengalami penurunan,  yang  disebabkan  oleh  transpirasi. Nilai  standar  deviasi  menunjukkan  besaran nilai  keragaman  dari  sebuah  sampel.  Nilai standar deviasi untuk kadar air buah cabai rawit domba  berbagai  tingkat  kematangan  yaitu 4.50%.

## Tabel 1. Data referensi buah cabai rawit domba dengan tiga tingkat kematangan
Parameter  Tingkat kematangan  Minimum (%)  Maksimum(%)  Rata-rata(%)  Standar Deviasi (%)
Kadar Air Hijau 59.40 77.41 73.28 4.50 Oranye 65.38 72.11 69.38 Merah 61.15 71.91 67.08
Spektrum  absorban  buah  cabai  rawit domba dengan tiga tingkat kematangan
Pola spektrum  terbentuk  dari interaksi antara cahaya  dari berbagai panjang gelombang  dan  bahan  organik  dari  sampel. Pada  Gambar  1  nampak  bahwa  buah  cabai rawit  domba  berbagai  tingkat  kematangan menghasilkan  pola  spektrum  yang  berbeda. Puncak  dan  lembah  pada  pola  spektrum memiliki  peran  besar  pada  interpretasi  data berbagai  kandungan  kimia  sampel.  Puncak dan  lembah  pada  masing-masing  tingkat
kematangan yaitu buah cabai rawit hijau 510 nm,  639  nm  dan  915  nm,  buah  cabai  rawit oranye  yaitu  522  nm,  636  nm  dan  915  nm sedangkan buah cabai rawit merah yaitu 528 nm  dan  915  nm.  Cahaya  yang  diradiasikan pada  sampel  akan  dipantulkan,  diserap  dan diteruskan  sehingga  ikatan  atom  C-H,  N-H dan O-H akan mengalami vibrasi  (Pasquini, 2003). Data bahan organik akan ditransformasikan  ke  dalam  spektrum  yang akan  terbaca  sebagai  besaran  kandungan kimia suatu produk.
Gambar 1. Spektrum rata-rata absorban buah cabai rawit domba dengan tiga tingkat kematangan
Pada  Gambar  2  merupakan  spektrum absorban  dan  metode  koreksi  spektra  OSC. Spektra  yang  telah  dikoreksi  dengan  pra pengolahan data OSC menunjukkan perubahan  dari  spektra  sebelumnya  yaitu spektra  original  (absorban).  Perubahan terjadi  dengan  cara  mereduksi  data  spektra berdasarkan data analisis laboratorium.
Pada  Gambar  3  terlihat  sebaran perubahan  dari  data  absorban  menjadi  data yan  telah  dikoreksi  OSC.  Data  sebaran  dari kalibrasi  berwarna  biru  sedangkan  validasi silang  berwarna  merah.  Spektra  yang  telah diperbaiki dengan OSC terlihat sebaran data yang  semakin  mendekati  garis  regresi. Sebaran data  yang semakin  mendekati  garis regresi menandakan model semakin akurat.
Gambar 2. Spektrum absorban dan pra-pengolahan data dengan OSC
Model kalibrasi dan validasi kadar air air buah cabai rawit domba
Kalibrasi  dan  validasi  merupakan tahapan  untuk  mendapatkan  suatu  model
untuk prediksi. Kalibrasi merupakan korelasi antara data spektra dan data destruksi/analisis laboratorium.  Validasi  ditujukan  untuk menguji keakuratan dan ketepatan dari model kalibrasi  yang  dibangun.  Pada  Tabel  2
Panjang gelombang (nm)
A bsor ba n Panjang gelombang (nm) Panjang gelombang (nm) A b so rb an A b so rb an
diperoleh  nilai  kalibrasi  dan  validasi  dari kadar  air  buah  cabai  rawit  domba  dengan spektra  absorban  (original)  dan  berbagai metode  koreksi  spektra.  Model  kalibrasi
dengan  spektra  absorban  mendapatkan  nilai koefisien  korelasi  (R)  terendah  daripada metode  koreksi  spektra  lainnya  yaitu  MSC, SNV, dg1, dg2 dan OSC.
Tabel 2. Nilai kalibrasi dan validasi kadar air buah cabai rawit domba
Spektra Faktor Kalibrasi Validasi RPD Parameter R RMSEC R RMSECV Kadar Air Absorban 6 0.76 2.84 0.60 3.63 1.24 MSC 7 0.87 2.09 0.73 3.06 1.47 SNV 7 0.81 2.57 0.66 3.49 1.29 dg1 5 0.83 2.44 0.69 3.17 1.42 dg2 3 0.80 2.66 0.52 3.85 1.17 OSC 4 0.99 0.31 0.98 0.68 6.62
Gambar 3. Scatter plot spektrum original dan pra-pengolahan data dengan OSC

## Absorban
R kal = 0.76 R pred = 0.60 RMSEC = 2.84 RMSECV = 3.63 OSC R kal = 0.99 R pred = 0.98
RMSEC = 0.31 RMSECV = 0.68
Absorban mendapatkan R 0.76
sedangkan  berbagai  metode  koreksi  spektra menghasilkan  model  kalibrasi  lebih  akurat ketimbang  absorban.  Metode  koreksi  MSC, SNV,  dg1,  dg2  dan  OSC  masing-masing mendapatkan nilai R sebesar   0.87, 0.81, 0.83, 0.80  dan  0.99.  Berdasarkan  hal  tersebut, didapatkan  bahwa  OSC  merupakan  metode koreksi  spektra  terbaik  untuk  kadar  air  buah cabai rawit domba.
Spektra  absorban  yang  telah  dikoreksi oleh  OSC  memperoleh  model  kalibrasi tertinggi  dengan  nilai  R  yaitu  0.99,  RMSEC 0.31,  R  validasi  yaitu  0.98,  RMSECV  0.68, faktornya  4  dan  RPD  6.62.  Nilai  R  yang diperoleh diartikan bahwa pada model kalibrasi terdapat  sebanyak  99%  dari  data  keseluruhan memiliki variabel terikat dapat dijelaskan oleh variabel bebasnya. Suatu model yang menghasilkan  nilai  R>0.71  merupakan  model efektif dan dapat digunakan untuk pendeteksian lebih lanjut (Williams, 2007).  Rentang selisih nilai  RMSEC  dan  RMSECV  juga  menjadi indikasi excellent model .  Nicolaï et al., (2007) menyebutkan  bahwa excellent  model memiliki nilai  R  yang  tinggi,  RMSEC  dan  RMSECV  yang rendah serta selisih nilai eror keduanya yang tidak berbeda  jauh.  Nilai  RPD  dari  spektrum  yang dikoreksi dengan OSC cukup tinggi yaitu 6.62. Hal ini  menandakan  ketangguhan  suatu  model. Nilai RPD<1.5  menyatakan  bahwa  model  kalibrasi tersebut  tidak  dapat  digunakan,  1.5<RPD<2.0 menjadikan  model  tersebut  dapat  digunakan untuk membedakan variasi dari data sedangkan nilai RPD>2 menunjukkan model predksi yang baik  dan  RPD  >  3  adalah  model  yang  sangat baik (Saeys et al ., 2005).

## SIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dapat  disimpulkan bahwa spektroskopi UV-Vis-NIR dapat digunakan untuk menduga nilai kadar air buah cabai rawit domba dan metode koreksi spektra yang  menghasilkan  model  kalibrasi  terbaik yaitu  OSC.  Model  kalibrasi  dengan  metode OSC menghasilkan nilai R kalibrasi, RMSEC, R validasi, RMSECV, RPD dan faktornya yaitu 0.99, 0.31, 0.98, 0.68, 6.62 dan 4.

## DAFTAR PUSTAKA
Anoraga,  S.  B.,  Sabarisman,  I.,  &  Ainuri,  M. (2018).  Effect  of  different  pretreatments on  dried  chilli  (Capsicum  annum  L.) quality. IOP Conference Series: Earth and Environmental  Science , 131 (1),  1–5. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/131/1/012014
Blakey, R. J., & Rooyen, Z. Van. (2011). Non- destructive  measurement  of  moisture content  using  handheld  NIR. South African  Avocado  Growers  Association Yearbook , 34 , 9–11.
Iqbal,  Z.,  Herodian,  S.,  &  Widodo,  S.  (2014).
Pendugaan  Kadar  Air  dan  Total  Karoten Tandan  Buah  Segar  (TBS)  Kelapa  Sawit Menggunakan  NIR  Spektroskopi. Jurnal Keteknikan Pertanian , 2 (2), 111–116.
Jantra,  C.,  Slaughter,  D.  C.,  Liang,  P.  S.,  & Pathaveerat,  S.  (2017).  Nondestructive determination  of  dry  matter  and  soluble solids  content  in  dehydrator  onions  and garlic  using  a  handheld  visible  and  near infrared  instrument. Postharvest  Biology and Technology , 133 (November), 98–103. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.201 7.07.007
Khairiah,  Setiasih,  I.  S.,  Sukarminah,  E.,  & Kusumiyati.  (2019).  Effect  of  Type  and Maturity  on  Water  Content  of  Three Varieties  of  Hot  Chilli  ( Capsicum frustencent L, Catas, Segana End Domba
Variety). IOP Conference Series: Materials  Science  and  Engineering , 506 (1), 1–6. https://doi.org/10.1088/1757- 899X/506/1/012041
Kurniasari,  I.,  Purwanto,  Y.  A.,  Wayan Budiaastra,  I.,  &  Ridwani,  S.  (2017). Prediksi  Tanin  dan  Total  Padatan  TIdak Terlarut  Buah  Kesemek  ( Diospyros  kaki L.)  Menggunakan  Spektroskopi  NIR. Jurnal  Keteknikan  Pertanian , 5 (3),  245–
252. https://doi.org/DOI:
10.19028/jtep.05.3.245-252
Kusumiyati,  Hadiwijaya,  Y.,  &  Elisa  Putri,  I.
(2018).  Determination  of  Water  Content of  Intact  Sapodilla  Using  Near  Infrared Spectroscopy. IOP  Conference  Series:
Earth and Environmental Science ,
207 (2019), 1–7. https://doi.org/10.1088/1755-
1315/207/1/012047
Kusumiyati,  Hadiwijaya,  Y.,  Putri,  I.  E., Mubarok,  S.,  &  Hamdani,  J.  S.  (2020). Rapid  and  non-destructive  prediction  of total  soluble  solids  of  guava  fruits  at various  storage  periods  using  handheld near-infrared instrument. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 458 (1). https://doi.org/10.1088/1755- 1315/458/1/012022
Mireei, S., Mohtasebi, S., Massudi, R., Rafiee, S.,  Arabanian,  A.,  &  Berardinelli,  A. (2010).  Non-destructive  measurement  of moisture  and  soluble  solids  content  of Mazafati  date  fruit  by  NIR  spectroscopy. Australian Journal of Crop Science , 4 (3), 175–179.
Munawar, A. A., von Hörsten, D., Wegener, J. K.,  Pawelzik,  E.,  &  Mörlein,  D.  (2016). Rapid  and  non-destructive  prediction  of mango  quality  attributes  using  Fourier transform  near  infrared  spectroscopy  and chemometrics. Engineering in
Agriculture, Environment and Food , 9 (3), 208–215. https://doi.org/10.1016/j.eaef.2015.12.004 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. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.200
7.06.024
Pasquini,  C.  (2003).  Review  Near  Infrared Spectroscopy :  Fundamentals  ,  Practical
Aspects  and  Analytical  Applications. J.
Braz. Chem. Soc., 14 (2), 198–219.
Ramadhan,  S.,  Munawar,  A.  A.,  &  Nurba,  D. (2016).  Aplikasi  NIRS  dan  Principal
Component Analysis (PCA) untuk Mendeteksi  Daerah  Asal  Biji  Kopi Arabika  ( Coffea  arabica ). Jurnal  Ilmiah Mahasiswa  Pertanian , 1 (1),  954–960. https://doi.org/10.17969/jimfp.v1i1.1182 Ramdani, H., Wicaksono, R. A., & Fachruddin, M.  A.  (2019).  Penambahan  Natrium Metabisulfit  (Na 2 S 2 O 5 )  terhadap  Vitamin C  dan  Warna  pada  Proses  Pengeringan Cabai  Merah  ( Capsicum  annuum L.) dengan Tunnel Dehydrator . Jurnal Agronida , 4 (2), 88–97. https://doi.org/10.30997/jag.v4i2.1572
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. https://doi.org/10.1016/j.trac.2009.07.007
Saad,  A.  G.,  Jaiswal,  P.,  &  Jha,  S.  N.  (2014).
Non-destructive  quality  evaluation  of intact
tomato using VIS-NIR
spectroscopy. International  Journal  of Advanced Research 2 (12), 632–639.
Saeys,  W.,  Mouazen,  A.  M.,  &  Ramon.,  H. (2005).  Potential  for  onsite  and  online analysis  of  pig  manure  using  visible  and near  infrared  reflectance  spectroscopy. Biosyst. Eng , 91 (4), 393–402.
Williams, P. (2007). Application to agricultural and  marine  products.  In:  Ozaki,  Y., McClure, W.F., Christy, A.A. (Eds.), Near- Infrared  Spectroscopy  in  Food  Science and Technology. John Wiley & Sons, Inc.
Publication.