Judul: Prediction of Oil and Free Fatty Acid Content in Kemiri Sunan Seeds Non-destructively Using Near Infrared Spectroscopy
Abstrak: Permintaan energi terus meningkat seiring dengan berjalannya waktu. Data konsumsi energi Indonesia pada tahun 2022 terdiri dari 40,3% minyak bumi, 25,2% batu bara, 6,3% gas, 15,4% listrik, 6,15% LPG, dan 6,5% energi terbarukan. Data ini mencerminkan ketergantungan yang tinggi pada sumber energi tak terbarukan, terutama minyak bumi. Oleh karena itu, perlu adanya pengembangan bakar alternatif yang ramah lingkungan dan berkelanjutan untuk menggantikan minyak bumi yaitu biodiesel. Salah satu tanaman yang berpotensi sebagai bahan baku biodiesel adalah kemiri sunan. Minyak dan asam lemak bebas (ALB) merupakan parameter mutu kemiri sunan yang memengaruhi hasil biodiesel. Pengukuran kandungan kimia tersebut umumnya dilakukan secara destruktif di laboratorium, memerlukan waktu yang lama dan biaya yang tinggi. Oleh karena itu diperlukan metode yang lebih sederhana, cepat, dan akurat. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah NIRS (Near Infrared Spectroscopy). Tujuan penelitian ini adalah memprediksi kandungan kimia (minyak dan ALB) biji utuh kemiri sunan secara non-destruktif menggunakan NIRS. Penelitian ini menggunakan 32 sampel biji utuh kemiri sunan. Pengujian destruktif dilakukan untuk memperoleh data kimia sebagai acuan dan pengukuran non-destruktif dengan NIR untuk memperoleh data spektrum pada panjang gelombang 1000-2500 nm. Metode analisis data yang digunakan adalah metode PLS (Partial Least Square) dengan beberapa pra-perlakuan spektra NIR yaitu normalisasi, Standar Normal Variate (SNV), de trending, dan Smoothing Savitzky-golay. Hasil kalibrasi dan validasi kandungan minyak dan asam lemak bebas terbaik diperoleh dengan Smoothing Savitzky-golay 9 titik dan faktor PLS 12 dengan r = 0,81, SEC = 3,43%, SEP = 4,28%, RPD = 1,25, dan konsistensi 80,10% untuk kadar minyak, dan faktor PLS 9 dengan r = 0,82, SEC = 0,511%, SEP = 0,513%, RPD = 1,57, dan konsistensi= 99,59% untuk ALB. Dengan menggunakan metode threshold, model prediksi memiliki potensi untuk mengelompokkan kandungan kimia biji kemiri sunan menjadi dua kategori yaitu tinggi dan rendah berdasarkan kadar minyak dengan akurasi sebesar 87,5% dan ALB dengan akurasi sebesar 75%.
Keyword: PLS, Kadar asam lemak bebas, Kadar minyak, Kemiri sunan, NIR

Judul: Non-destructive Prediction of Chemical Content in Palm Oil Fruit using Near-Infrared Spectroscopy and Artificial Neural Network
Abstrak: Kandungan kimia merupakan parameter kualitas kritis untuk Crude Palm Oil (CPO) yang berasal dari pengolahan buah kelapa sawit. Secara tradisional, parameter-parameter ini ditentukan melalui metode kimia di laboratorium, yang memakan waktu yang lama dan bersifat destruktif. Meskipun sudah ada upaya untuk menentukan secara non-destruktif kadar minyak, air, dan asam lemak bebas (ALB) dalam buah kelapa sawit menggunakan metode seperti Near-Infrared Spectroscopy (NIRS), namun hasilnya belum memuaskan untuk ALB. Penelitian ini bertujuan mengkaji metode NIRS untuk penentuan kandungan kimia buah kepala sawit secara non-destruktif menggunakan metode Partial Least SquaresArtificial Neural Network (PLS-ANN) dan Partial Least Squares-Regression (PLSR). Sampel buah kelapa sawit (408 sampel) dengan sepuluh tingkat kematangan, dipanen dari perkebunan di Cikabayan Farm, Bogor. Pengukuran reflektansi sampel (n=408) diperoleh menggunakan spektrometer NIR-Flex 500 pada panjang gelombang 1000-2500 nm. Selanjutnya, kadar minyak, air, dan ALB sampel (n=120) ditentukan melalui analisis kimia. Reflektansi dikonversi menjadi absorbansi dan beberapa pre-treatment dilakukan, yaitu normalisasi, turunan pertama Savitzky-Golay, kombinasi keduanya, dan standard normal variate. Data NIR yang sudah di pre-treatment, dikalibrasi dan divalidasi dengan data kimia menggunakan metode PLSR dan ANN (n=96-120). ANN menggunakan input berupa beberapa Factor Component (FC) hasil pengolahan PLS, 1 hidden layer, dan sebagai output adalah kadar minyak, kadar air dan ALB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode paling efektif untuk memprediksi kadar minyak (n=96) adalah kombinasi turunan pertama Savitzky-Golay dan normalisasi dengan menggunakan PLS-ANN dengan 20 FC (R²=0.99, SEC=0.55%, CV=2.31%, RPD=28.21). Untuk kadar air (n=120), metode prediksi yang optimal melibatkan pre-treatment standard normal variate menggunakan PLS-ANN dengan 19 FC (²=0.99, SEC=1.21%, CV=1.96%, RPD=15.51). Untuk prediksi terbaik kadar ALB (n=110), diperoleh dari pre-treatment turunan pertama Savitzky-Golay dengan 22 FC (R²=0.99, SEC=0.17%, CV=4.75%, RPD=11.47). Metode prediksi untuk ketiga kandungan kimia buah kelapa sawit dengan PLS-ANN memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan PLSR karena kemampuan PLS-ANN dalam mengatasi permasalahan non-linearitas. Metode PLS-ANN dan NIRS yang dikembangkan mampu memprediksi kandungan kimia (kadar minyak, kadar air, dan kadar ALB) dalam buah kelapa sawit secara non-destruktif
Keyword: Artificial Neural Network, Buah Kelapa Sawit, Kandungan Kimia, Near-Infrared Spectroscopy, Partial Least Square

Judul: Closed Knight’s Tour pada Papan Catur Berbentuk Persegi Panjang dengan Ukuran Maksimal 8 × 8
Abstrak: Closed Knight’s Tour merupakan langkah kuda yang mengunjungi setiap kotak pada papan catur tepat satu kali dengan langkah kuda berawal dan berakhir pada kotak yang sama. Graf yang terbentuk dari closed knight’s tour dinotasikan sebagai graf G(m,n), dengan m adalah banyaknya baris dan n adalah banyaknya kolom. Graf tersebut memuat Hamiltonian cycle. Sebuah graf terhubung G adalah graf bipartite jika dan hanya jika graf tersebut tidak memiliki cycle dengan panjang ganjil. Papan catur yang memenuhi syarat cukup untuk memiliki closed knight’s tour adalah papan catur berukuran 5 × 6, 5 × 8, 6 × 6, 6 × 7, 6 × 8, 7 × 8, dan 8 × 8.
Keyword: bipartite, closed knight’s tour, hamiltonian cycle, knight’s tour, teori graf