## Estimasi Kandungan Lemak Pada Biji Kakao Utuh Secara Cepat dan Non-Destruktif dengan Menggunakan Teknologi NIRS
1 Zulfahrizal*), 1 Agus A. Munawar, & 2 Hesti Meilina
1 Jurusan Teknik Pertanian, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
2 Jurusan Teknik Kimia, Universita s Syiah Kuala, Banda Aceh2Afiliasi Penulis
zulfahrizal.ipb@gmail.com

## Abstrak
Kandungan  lemak  merupakan  salah  satu  parameter  mutu  utama  dari  kakao.  Untuk  menentukan lemak kakao, umumnya ditentukan dengan pengukuran standard laboratorium yang pada prosesnya melibatkan bahan kimia, memerlukan waktu yang lama dan bersifat destruktif. Teknologi sinar near infrared  (NIR)  merupakan  metode  baru  yang  bersifat  ramah  lingkungan,  cepat  dan  tanpa  merusak objek.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengaplikasikan  teknologi sinar  NIR  untuk  estimasi  kadar lemak pada biji kakao utuh. Model prediksi dibangun dengan menggunakan dua metode regresi yang berbeda  yaitu  metode  principal  component  regression  (PCR)  dan  partial  least  square  regression (PLSR). Spektrum NIR pada biji kakao  diakuisisi dengan instrument NIR (Antaris Thermo Nicolet®), sedangkan kadar lemak aktual diukur dengan metode Soxhlet. Perbaikan data sinyal spektrum NIR dilakukan  dengan  metode  Mean  Normalization (MN).  Hasil studi  menunjukan  bahwa  teknologi  NIR mampu  mengestimasi  kadar  lemak  biji  kakao  dengan  tingkat  akurasi:  koefisien  korelasi  r  =  0.82 (PCR) dan 0.83 (PLSR), koefisien Residual Predictive Deviation (RPD) = 1.75 (PCR) dan 1.8 (PLSR). Berdasarkan  hasil  studi  dapat  disimpulkan  bahwa  teknologi  sensor  berbasis  sinar  NIR  mampu mengestimasi kadar lemak pada biji kakao secara  akurat, efisien, dan ramah lingkungan. Teknologi ini dapat diaplikasikan pada proses sortasi dan grading biji kakao utuh.
Kata Kunci: biji kakao, lemak, nirs, plsr, pcr

## 1 Pendahuluan
Indonesia  dikenal  sebagai  negara  pengekspor  biji  kakao  ketiga  dunia.  Biji  kakao  sebagai bahan  baku  cokelat  merupakan  salah  satu  komoditi  perkebunan  yang  strategis.  Saat  ini areal pengembangan kakao di Indonesia meliputi Pulau Sulawesi, Pulau Papua, Pulau Jawa dan  Pulau  Sumatera.  Nilai  devisa  dari  kakao  pada  2011 mencapai  US$  1.345  miliar.  Biji kakao  yang  merupakan  bahan  dasar  untuk  membuat  cokelat  diproduksi  sekitar  550  ribu ton  di  Indonesia  setiap  tahunnya.  Pada  tahun  2010  dari  luas  1.651.539  ha  areal  kakao, sekitar  1.555.596  ha  atau  94%  adalah  kakao  rakyat.  Hal  ini  mengidentifikasikan  peran penting  kakao  baik  sebagai  sumber  lapangan  kerja  maupun  pendapatan  bagi  petani. Disamping itu, areal dan produksi kakao Indonesia meningkat pesat pada dekade terakhir dengan laju 5.99% per tahun [1][2][3].
Eksport  biji  kakao  Indonesia  dikenal  hanya  menjadi  bahan  campuran  di  negara -negara industri kakao padahal 82% eksport kakao Indonesia adalah dalam bentuk biji. Namun biji kakao Indonesia sebenarnya masih dapat dikembangkan jika kualitas pemutuan biji kakao dapat ditingkatkan sesuai permintaan negara-negara tujuan eksport kakao seperti A SEAN, USA, Uni Eropa dan China [4].
Kalangan  industri  menilai  mutu  biji  kakao  tergantung  tiga  aspek  yaitu  rendemen  lemak, kemurnian dan kontaminasi,  dan aroma  dan citarasa [5]. Beberapa faktor  penyebab mutu kakao  beragam  yang  dihasilkan  adalah  minimnya  sarana  pengolahan,  lemahnya pengawasan mutu serta penerapan teknologi pada seluruh tahapan proses pengolahan biji
kakao  rakyat  yang  tidak  berorientasi  pada  mutu  [6].  Oleh  karena  itu  metode  penentuan mutu secara cepat dan tepat diperlukan untuk menghasilkan komoditas biji kakao kualitas tinggi yang disyaratkan negara konsumen.
NIRS  ( Near  Infrared  Reflectance  Spectroscopy )  telah  menjadi  salah  satu  metode  non- destruktif  yang  paling  menjanjikan  dan  digunakan  analisis  dalam  berbagai  bidang, termasuk di bidang pertanian karena keuntungannya seperti persiapan sampel sederhana, cepat, dan ramah lingkungan karena tidak ada bahan kimia yang digunakan. Lebih penting lagi,  ia  memiliki  kemampuan  potensial  untuk  menentukan  beberapa  param eter  kualitas secara  bersamaan  [7].  Penelitian  yang  terkait  dengan  penggunaan  NIRS  pada  produk kakao telah banyak  dilakukan namun semua penelitian itu  dilakukan pada produk olahan kakao atau minimal biji kakao yang  telah dibubukkan. Misalnya penelitian pada biji kakao mentah  yang  telah  dibubukan  [8][9][10],  penelitian  pada  bubuk  kakao  [11][12][13], penelitian  pada  kakao  liquors  mentah  dan  liquors  panggang  [14],  penelitian  pada cocoa butter dan  coklat  dalam  bentuk  cairan  [15],  penelitian  pada  coklat  komersial  [16], penelitian  pada dark  chocolates [17],  penelitian  yang  mencoba  untuk  membandingkan spektrum mulai dari biji kakao mentah, biji  sangrai, mass coklat dan coklat jadi. Biji mentah dan biji sangrai dibuat dalam bentuk bubuk [18]. Sehingga perlu dikembangkan penelitian NIRS  untuk  biji  kakao  utuh  mengingat  masalah  di  Indonesia  justru  pada  pemutuan  biji kakao utuh.
Pada penelitian  sebelumnya, telah diperoleh teknik akuisisi spektrum biji kakao utuh [19] dan  juga  diperoleh  model  prediksi  lemak  kakao  dengan  menggunakan  PLS  dan  SVMR dengan beberapa metode pre-treatment [20]. Sehingga pada penelitian ini akan dilakukan studi  lanjut  dengan  menambah  metode  prediksi  dan  metode pre-treatment yang  lain. Tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah  menguji  dan  menganalisis  penggunaan  metode Near Infrared  Reflectance  Spectroscopy (NIRS)  untuk  pendugaan  mutu  biji  kakao  utuh khususnya mendeteksi kadar lemak. Metode prediksi yang dipergunakan adalah  PLSR dan PCR. Untuk pre-treatment digunakan Mean Normalization (MN).

## 2 Bahan dan Metode

## 2.1 Sampel Kakao
Penelitian  ini  menggunakan  buah  kakao  matang  varietas  Lindak  yang  merupakan  hasil panen  bulan  Juli-Agustus  dari  kebun  yang  sama.  Pengeringan  dilakukan  dengan menggunakan  pengering  mekanis  sampai  diperoleh  biji  kakao  kering  layak  simpan.  Biji kering  disortir  lalu  dikemas  dalam  plastik  tertutup  rapat  disimpan  dalam  pendingan bersuhu di bawah 20 0 C sebelum dibawa ke Göttingen, Jerman.
Selanjutnya  sampel  biji  kakao  ditimbang  masing-masing  sekitar  40-45  gram  untuk  tiap sampel. Sehingga didapat kelompok kecil dan dimasukkan ke dalam plastik tertutup  rapat dan  diberi  label  nama.  Total  didapat  110  kelompok  sampel  biji  utuh.  Sampel  disimpan  di ruang dengan suhu kurang dari 20 0 C selama lebih kurang 2 minggu.

## 2.2 Akuisisi Spektrum NIRS
Alat NIRS  yang dipakai adalah Antaris TM II Method Development  Sampling (MDS). Kalibrasi background/reference dilakukan  tiap  jam.  Proses  bekerjanya  alat  menggunakan intregrating sphere . Pengendalian kerja alat  untuk pembuatan workflow dan menjalankan workflow menggunakan software termo intregation ® dan untuk running alat dilakukan oleh termo operation ®. Selang panjang gelombang yang dipakai adalah 1000-2500 nm dengan
interval  0.4  nm. Workflow dibuat  untuk  mengatur  alat  agar  bekerja  untuk  mengakuisisi spektrum  absorban,  memindai  sampel  sebanyak  64  kali  lalu  merata-ratakan  hasilnya, menyimpan hasil pemindaian dalam 3 bentuk file yakni *.SPA, *.JDX dan *.CSV.  Spek trum sampel diambil  dalam bentuk biji kakao utuh dengan cara memasukkan  biji kakao dalam cup.  Biji  kakao  diatur  sedemikian  rupa  sehingga  tersusun  rapat,  berlapis-lapis  dan menggunung  dengan  sedikit  mungkin  terdapat  celah.  Selanjutnya cup di- setting berputar 360 derajat selama proses pemindaian. Biji kakao utuh untuk sampel  yang sama dipindai di hari yang sama [19].

## 2.3 Standar Pengukuran Kadar Lemak
Pengukuran  kadar  lemak  menggunakan  Metode Soxhlet [13].  Sampel  sebanyak  10  gram ditempatkan dalam perangkat soxhlet untuk dilakukan ekstraksi selama 6 jam pada  suhu 95 0 C.

## 2.4 Metode Pengolahan Spektrum
Pengolahan  data  spektrum  menggunakan Unscrambler  software ®  X version 10.1. Spektrum  dikoreksi  dengan  metode pre-treatment Mean  Normalization (MN).  Pengolahan data  spektrum  menggunakan Principal  Component  Regression (PCR) dan Partial  Least Squares Reg ression (PLSR)  yang  akan  dibandingkan  dengan  hasil  uji  laboratorium [21][22].

## 2.5 Kalibrasi dan Validasi
Keseluruhan  sampel  yang  berjumlah  110  dibagi  menjadi  2  bagian.  Yang  pertama  disebut sampel  set  kalibrasi  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  kalibrasi  silang  dan  yang kedua  disebut  sampel  set  prediksi  yang  akan  digunakan  untuk  menguji  kinerja  model. Prediksi  dilakukan dengan memasukkan sampel data  yang berbeda ke dalam persamaan kalibrasi  sehingga  diperoleh  informasi  nilai  akurasi  dan  ketangguhan  model  yang  telah didapatkan [23]. Untuk mencapai model yang kuat, memilih sampel untuk kalibrasi adalah penting.  Caranya  adalah  dengan  mem- plot semua  data  dengan  PCA  sesuai  nilai  y  (nilai referensi  pengukuran),  kemudian  sampel  dibagi  sesuai  dengan  pembagian  65%  kalibrasi dan 35% untuk prediksi spektrum . Jadi, didapat set kalibrasi berisi 72 sampel dan prediksi set berisi 38 sampel. Ketentuan  yang harus dipenuhi dalam membagi sampel agar didapat set  kalibrasi  dan  prediksi  yang  baik  adalah  sebaran  sampel  untuk  prediksi  harus  berada dalam selang sampel kalibrasi dan sampel prediksi harus menyebar merata.
Kualitas  persamaan  kalibrasi  akan  diuji  keandalannya  dengan  melihat  indikator  koefisien korelasi  ( r )  dan Root  Mean  Square  Error  Calibration (RMSEC).  Model  persamaan  kalibrasi data  serapan  dibandingkan  dan  dilihat  nilai  r  serta  RMSEC-nya.  Model  yang  bagus  akan memiliki  nilai  r  yang  tinggi  dan  RM SEC yang  rendah.  Selanjutnya  dari  data  spekturm terpilih,  akan  dilakukan  langkah  validasi  silang  ( cross  validation )  dengan  metode K-fold Leave  One  Out  Cross  Validation ( K-fold  LOOCV ).  Metode  ini  membagi  sampel  menjadi K grup.  Dimana pada penelitian ini sampel  dibagi dalam 10  segmen masing -masing dengan random  sampel  rata-rata  7  buah.  Validasi  silang  diuji  keandalannya  dengan  melihat indikator nilai r dan Root Mean Square Error Cross Validation (RM SECV) [24 dan 25].
Setelah  validasi  silang  selesai,  maka  PLSR  dan  PCR  akan  diuji  dengan  menggunakan  38 sampel  kakao  independen.  Keabsahan  model  akan  dilihat  dari  parameter  statistik  yakni antara lain nilai  r, Root Mean  Square Error  Prediction (RMSEP)  dan  rasio antara standard deviasi  dengan  RMSEP  (RPD).  Model  yang  baik  adalah  apabila  mempunyai  nilai  r  tinggi, nilai RMSEP yang kecil dan nilai RPD yang tinggi [26][27].

## 3 Diskusi

## 3.1 Spektrum Biji Kakao
Tipikal  spektrum  NIR  biji  kakao  utuh  dalam  selang  panjang  gelombang  1000-2500  nm ditampilkan dalam  Gambar 1. Berdasarkan literatur [28], spekrum ini merupakan indikasi dari adanya material organik dari molekul  OH, CH, CO dan NH. Lemak kakao diindikasikan oleh adanya ikatan CHx. Jika dianalisis akan didapat bahwa lemak kakao terdeteksi pada Puncak  1  yang  mempunyai  kisaran  panjang  gelombang  antara  1160 -1220  nm,  puncak  2 mempunyai kisaran panjang gelombang antara 1650-1760 nm dan puncak 3 mempunyai kisaran panjang gelombang antara 2300-2400.

## Gambar 1 Spektrum biji kakao utuh
Principal  component  analysis (PCA)  digunakan  untuk  mengekplorasi  kemiripan  spektrum antar  sampel  dan  untuk  mencari  outliers  data  dengan  menggunakan  metode Hotelling  T 2 ellipse (Gambar 2).  Data  yang berada di luar elips akan dideteksi sebagi data outliers dan selanjutnya dibuang. Dari data didapat hanya satu data  yang dideteksi sebagai outlier dan tidak akan diikutkan dalam analisis selanjutnya.
Gambar 2 Hotelling T 2 ellipse diaplikasikan untuk PCA pada data spektrum
Prediksi Kadar Lemak
Biji kakao yang digunakan pada penelitian ini memiliki selang kadar lemak antara 35.3%  – 45.8%.  Hasil  analisis  PLSR  dan  PCR  untuk  uji  kadar  lemak  menggunakan  NIRS  pada  biji kakao utuh dapat dilihat pada Tabel 1.
lemak
lemak lemak

## Tabel 1 Hasil Kalibrasi dan Validasi untuk Kadar Lemak
Method  LVs Calibration Validation RPD r RMSEC r  RMSECV PLSR 4 0.83 1.21 0.79 1.33 1.80 PCR 5 0.82 0.23 0.79 1.32 1.75
Kedua metode regresi  yang dipergunakan dapat memprediksi kandungan lemak biji kakao utuh  dengan  memuaskan.  Indek  koefisien  korelasi  yang  dihasilkan  adalah  di  atas  0.8 sementara  RPD  yang  di  dapat  masing  adalah  1,80  untuk  PLSR  dan  1,75  untuk  PCR. Berdasarkan  literatur  (29),  nilai  RPD  antara  1,5  –  1,9  berarti  model  dapat  membedakan tinggi  rendah  nilai  dari  variabel  respon  namun  model  masih  perlu  perbaikan  untuk meningkatkan  akurasi  prediksi.  Secara  umum  model  ini  tergolong  robust  dan  stabil  jika dilihat dari  rendahnya perbedaan antara model kalibrasi dan validasi untuk kedua korelasi dan  error  indek.  Selanjutnya  jika  dilihat  dari  maksimum   laten  variabel  yang  digunakan untuk mengembangkan model yang hanya 5 LVs, ini berarti model effektif.
Sebaran  data  PLSR  dan  PCR  yang  menggambar  prediksi  dan  pengukuran  kadar  lemak ditunjukkan oleh Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3 Hasil kalibrasi dan validasi PLSR untuk kadar lemak
Gambar 4 Hasil kalibrasi dan validasi PCR untuk kadar lemak
PLSR didapat  sebagai model  yang paling robust dan akurat dibanding PCR.  Hal ini diduga karena PLSR fokus pada kovarians diantara respon dan prediktor-prediktor sedangkan PCR lebih  terfokus  pada  keragaman  di  dalam  prediktor.  Dengan  jalan  menyeimbangkan informasi  antara  prediktor  dan  respon,  PLS  mereduksi  dampak  dari  banyaknya  prediktor
yang  tidak  relevan  dengan  keragaman  data.  Hal  ini  menarik  mengingat  keragaman  biji kakao  akan  menyebabkan  keragaman  data  sehingga  PLSR  mampu  bekerja  lebih  optimal dibanding PCR, sehingga wajar jika PLSR merupakan salah satu metode analisa kuantitatif yang banyak direferensikan.

## 4 Kesimpulan
Hasil keseluruhan kalibrasi dan prediksi cukup menunjukkan bahwa NIRS dapat digunakan untuk memprediksi dengan cepat dan non-destruktif dari kandungan lemak biji kakao utuh. PLSR  ditemukan  sebagai  metode  prediksi  paling  akurat  dan  kuat  dengan  maksimal korelasi koefisien 0,83 dan indeks  RPD 1,80 untuk prediksi kandungan lemak. Hasil yang diperoleh  dalam  pekerjaan  sekarang  ini  menunjukkan  NIRS  berpotensi  tinggi  sebaga i teknik  yang  cepat  dan  efektif  untuk  penentuan  parameter  kualitas  biji  kakao  utuh. Perbaikan  lebih  lanjut  perlu  dilakukan  untuk  prediksi  kandungan  lemak  untuk  meluaskan dan meningkatkan akurasi model prediksi.

## 5 Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih diberikan kepada Dirjen Pendidikan  Tinggi (DIKTI), Kementerian Riset, Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  yang  telah  membantu  dalam  pembiayaan  penelitian  ini lewat Program Penelitian Riset Pengembangan Iptek Tahun Anggaran 2015.

## 6 Daftar Pustaka
[1] Widjaya,  I  dan  Sukirno.  2011.  Ironi  Industri  Kakao.  http://bisnis.vivanews.com/.  [27 Jan 2012].
[2] Rubiyo  dan  Siswanto.  2012.  Peningkatan  Produksi  dan  Pengembangan  Kakao  Di
Indonesia. Bul RISTRI 3 (1) : 33-47.
[3] Ragimun. 2013. Analisis Daya Saing Komoditas Kakao Indonesia http://www.kemenkeu.go.id/ Kajian/analisis-daya-saing-komoditas-kakao-indonesia. [24 Maret 2014]
[4] Hasibuan,  AM,  R  Nurmalina  dan  A  Wahyudi.  2012.  Analisis  Kinerja  dan  Daya  Saing Perdagangan  Biji  Kakao  dan  Produk  Kakao  Olahan  Indonesia  Di  Pasar  Internasional. Bul Tanaman Rempah dan Aneka Tanaman Industri. Vol 3 (1) : 57-70.
[5] Mulato, S, S Widyotomo, Miswani dan E  Suharyanto. 2009.  Pengolahan  Produk  Primer dan Sekunder Kakao. Indonesian Coffee and Cocoa Research Institute. Jember.
[6] [Disbun]  Dinas  Perkebunan  Jabar.  2010.  Cocoa  processing  (in  bahasa  Indonesia). http://www.disbun. jabarprov.go.id/. [04 April 2014].
[7] Munawar, AA. 2014. Multivariate Analysis and Artificial Neural Network Approaches of Near  Infrared  Spectroscopic  Data  for  Non-Destructive  Quality  Attributes  Prediction  of Mango. Phd Thesis. Georg-August University, Goettingen.
[8] Nielsen,  DS, P Snitkjaer, and Fv Berg . 2008. Investigating the Fermentation of Cocoa by  Correlating  Denaturing  Gradient  Gel  Electrophoresis  Profiles  and  Near  Infrared Spectra. J Food Microbiology 125(2): 133–140.
[9] Aculey,  PC,  P  Snitkjaer,  M  Owusu,  M  Bassompiere,  J  Takrama,  L  Norgaard,  MA Petersen, and DS Nielsen. 2010. Ghanaian Cocoa Bean Fermentation Characterized by Spectroscopic  and  Chromatographic  Methods  and  Chemometrics.  J  Food  Science 75(6): 300-3007.
[10] Hue, C, Z Gunata, A Bergounhou,  S Assemat, R Boulanger, SX Sauvage, and F Davrieux. 2014. Near Infrared Spectroscopy as a New Tool Determine Cocoa Fermentation Levels Through Ammonia Nitrogen Quantification. J Food Chemistry : 240-245.
[11] Kaffka,  KJ,  KH  Norris,  F  Kulcsár,  and  I  Draskovits.  1982.  Attempts  to  Determine  Fat, Protein  and  Carbohydrate  Content  in  Cocoa  Powder  by  The  NIR  Technique.  Acta Alimentaria 11 (3) : 271-288.
[12] Permanyer,  JJ  and  M L  Perez.  1989.  Compositional  Analysis  of  Powdered  C ocoa
Products by Near Infrared Reflectance Spectroscopy. J Food Sci 54 : 768 -769.
[13] Vesela,  A,  AS  Barros,  A  Synytsya,  I  Delgadillo,  J  Copikova,  and  MA  Coimbra.  2007. Infrared  Spectroscopy  and  Outer  Product  Analysis  for  Quantification  of  Fat,  Nitrogen,
and Moisture of Cocoa Powder. J Analytica Chimica Acta 601 : 77–86.
[14] Whitacre,  E,  J  Oliver,  Rv  Den  Broek,  Pv  Engelen,  B  Kremers,  Bv  Der  Horst,  M  Stewart, and  A  Jansenbeuvink.  2003.  Predictive  Analysis  of  Cocoa  Procyanidins  Using  Near- Infrared Spectroscopy Techniques. J Food Sci 68 : 2618 – 2622.
[15] Bolliger  S,  Y  Zeng  ,  and  EJ  Windhab.  1999.  In -line  Measurement  of  Tempered  Cocoa Butter  and  Chocolate  by  Means  of  Near-Infrared  Spectroscopy.  J.  Am.  Oil  Chem  Soc.  ;
76: 659–667.
[16] Moros,  J,  FA  Inon,  S  Garrigues,  and  M  de  la  Guardia.  2007.  Near-Infrared  Diffuse Reflectance  Spectroscopy  and  Neural  Networks  for  Measuring  Nutritional  Parameters in Chocolate Samples. J Analytica Chimica Acta 584 : 215–222.
[17] Cambrai,  A,  C  Marcic,  S  Morville  ,  PS  Houer,  F  Bindler,  and  E  Marchioni.  2009. Differentiation  of  Chocolates  According  to  The  Cocoa’s  Geographical  Origin  Using Chemometrics. J. Agric Food Chem 30.
[18] Davies,  AMC,  JG  Franklin,  A  Grant,  NM  Griffiths,  R  Shepherd  and  GR  Fenwick.  1991. Prediction of Chocolate Quality from Near-Infrared  Spectroscopic Measurements of the Raw Cocoa Beans. J Vibrational  Spectroscopy 2 : 161-172. Elsevier  Science Publishers B.V.. Amsterdam .
[19] Zulfahrizal,  Sutrisno, IW Budiastra, KB  Seminar, and AA Munawar. 2013. Near Infrared
Reflectance  Spectra  Acquisition  of   Cocoa  Beans  (in  bahasa  Indonesia).  Bul  RISTRI  4
(1): 1-10.
[20] Zulfahrizal,  H.  Meilina  dan  A.  A.  Munawar.  2015.  Diffuse  Reflectance  Infrared  Fourier Transform  Spectroscopy  as  A  Rapid  and  Non-destructive  Measurement  for  Moisture and Fat Content of Intact Cocoa Beans. Proc.  International Conference on Science and Engineering. Pekanbaru 28-29 Sep 2015.
[21] Felizardo P, P Baptista, JC Menezes, and MJN Correia. 2007. Multivariate Near Infrared Spectroscopy Models for Predicting Methanol and Water Content in Biodiesel.  Analytica Chimica Acta. 595: 107-113.
[22] The Unscrambler® X 10.2 Method Reference. 2012. CAMO, Oslo.
[23] Chen, Q, Z Guo, J Zhao and Q Ouyang. 2012. Comparisons of different regressions tools in measurement of antioxidant activity in green tea using near infrared  spectroscopy. J. Pharmaceutical and Biomedical Analysis 60 : 92– 97.
[24] Flores  K,  MT  Sanchez,  D  Perez-Marin  ,  JE  Guerrero,  and  A  Garrido -Varo.  2009. Feasibility in NIRS  Instruments for  Predicting Internal Quality  in Intact Tomato. J. Food Engineering. 91: 311-318.
[25] Jha SN,  ARP  Kingsly, and S Chopra. 2006. Non -Destructive Determination of Firmness and  Yellowness  of  Mango  During  Growth  and  Storage  Using  Visual  Spectroscopy. Biosystems Engineering. 94: 397-402.
[26] Naes, T, T Isaksson, T Fearn, and T  Davies. 2004. A User-Friendly Guide to Multivariate Calibration and Classification. Chichester, UK: NIR publications.
[27] Sinelli N, A Spinardi, V Di Egidio, I Mignani, and E Casiraghi. 2008. Evaluation of Quality and Nutraceutical Content of Blueberries (Vaccinium corymbosum  L.) by Near and Mid- Infrared Spectroscopy. Postharvest Biology and Technology. 50: 31-36.
[28] Cen,  H  and  Y  He.  2007.  Theory  and  Application  of  Near  Infrared  Reflectance Spectroscopy in  Determination of Food Quality. J Trends in Food Sci & Technol 18 : 72 - 83.
[29] Nicolai, BM, K Beullens, E Bobelyn, A Peirs, W Saeys, KI Theron, and J Lamertyn. 2007. Nondestructive  Measurement  of  Fruit  and  Vege  Tabel  Quality  by  Means  of  NIR Spectroscopy : a Review. Postharvest Biology and Technology. 46 : 99 -118.