Judul: Prediction of Cocoa Fermentation Level Non-Descriptive with Near Infra Red Spectroscopy
Abstrak: Deteksi tingkat fermentasi yang cepat dan efisien dapat diwujudkan melalui teknologi Near Infrared Spectroscopy (NIRS) dengan mengukur kadar gula reduksi pada biji kakao yang telah difermentasi. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model kalibrasi terbaik dari metode Partial Least Squares (PLS) dan Principal Component Regression (PCR) yang dapat digunakan untuk menentukan kadar gula reduksi dan menganalisis korelasi kadar gula reduksi dengan lama fermentasi dari biji kakao. Korelasi data reflektan NIRS dengan kadar gula reduksi biji kakao diolah menggunakan lima pra pengolahan yaitu Normalization, Dg1, Dg2, Multiple Scatter Correction (MSC) dan Kombinasi Normalization dan Dg1. Metode PLS dengan pengolahan data MSC factor 7emiliki nilai R2, rk, SEC, rv, SEP, Konsistensi dan RPD masing-masing 0,7413, 0,9115, 0,0855, 0,9449, 0,1037, 82,4312, 2,1904. Metode PCR dengan pengolahan data Normalization faktor 9 memiliki nilai R2, rk, SEC, rv, SEP, Konsistensi dan RDP masing-masing 0,5823, 0,8511, 0,0002, 0,9222, 0,0002, 98,5492, 1,9550. Pendugaan kadar gula reduksi menggunakan NIRS dapat dilakukan. PLS lebih baik dari PCR untuk menduga kadar gula reduksi. Kadar gula reduksi dapat digunakan sebagai salah satu indikator berdasarkan analisis diskriminan. Namun, analisis diskriminan belum dapat mengkategorikan tingkat fermentasi berdasarkan hari fermentasi., Fast and efficient detection of fermentation rates can be realized through Near Infrared Spectroscopy (NIRS) technology by measuring the reducing sugar content of fermented cocoa beans. The purpose of this study was to determine the best calibration model of the Partial Least Squares (PLS) and Principal Component Regression (PCR) methods that can be used to determine reducing sugar content and analyze the correlation of reducing sugar content with fermentation time of cocoa beans. The correlation of NIRS reflectance data with reducing sugar content of cocoa beans was processed using five pre-processing, namely Normalization, Dg1, Dg2, Multiple Scatter Correction (MSC) and Combination of Normalization and Dg1. The PLS method with MSC data processing factor 7 has the values of R2, rk, SEC, rv, SEP, Consistency and RPD respectively 0,7413, 0,9115, 0,0855, 0,9449, 0,1037, 82,4312, 2,1904. The PCR method with data processing Normalization factor 9 has R2, rk, SEC, rv, SEP, Consistency and RDP values of 0,5823, 0,8511, 0,0002, 0,9222, 0,0002, 98,5492, 1,9550. Estimation of reducing sugar content using NIRS can be done. PLS is better than PCR for predicting reducing sugar content. Reducing sugar content can be used as an indicator based on discriminant analysis with D = -2,589 + 5,654x, where x is reducing sugar content. Discriminant analysis has not been able to categorize the level of fermentation based on the day of fermentation.
Keyword: Analisis Diskriminan, Fermentasi, Gula Reduksi, PCR, PLS

Judul: Prediction of Fat Content and Water Content of West Papua Accession Cacao Beans Using Near Infrared Spectroscopy (NIRS)
Abstrak: Kadar lemak dan kadar air pada biji kakao sangat penting dalam perdagangan karena menjadi tolok ukur penentuan harga biji kakao. Namun demikian pengukuran kadar lemak dan kadar air biji kakao masih dilakukan secara destruktif sehingga kurang efisien. Dengan kemajuan teknologi, pendugaan kadar lemak dan kadar air biji kakao dapat dilakukan secara non-destruktif menggunakan teknologi NIRS. Tujuan penelitian ini yaitu mengembangkan metode pendugaan kadar lemak dan kadar air biji kakao secara non-destruktif menggunakan teknologi NIRS. Prosedur penelitian meliputi persiapan sampel, pengukuran spektrum biji utuh, penggilingan biji kakao, pengukuran spektrum bubuk, analisis proksimat, pre-treatment dan pengolahan spektrum, serta kalibrasi dan validasi model pendugaan kadar lemak dan kadar air biji kakao. Spektrum dianalisis menggunakan Partial Least Squares Regression. Pre-treatment spektrum yang digunakan yaitu Smoothing Savitzky-Golay, Multiplicative Scatter Correction, Standard Normal Variate, Normalization, Baseline Offset, dan De-trending. Perlakuan terbaik dalam menduga kadar lemak diperoleh dari bentuk bubuk menggunakan spektrum reflektan dengan pre-treatment SSg, menghasilkan nilai SEC 2,92%; 2,66%; CV 6,62%; RPD 1,51; konsistensi 109,96%; dan r 0,72. Perlakuan terbaik dalam menduga kadar air diperoleh dari bentuk biji utuh menggunakan spektrum reflektan dengan pre-treatment BO, menghasilkan nilai SEC 0,35%; SEP 0,33%; CV 5,64%; RPD 1,53; konsistensi 105,89%; dan r 0,81., Fat content and water content are very important in trading because they determine the price of cocoa beans. However, fat and water content measurements are still conducted destructively, making it less efficient. With the advancement of technology, prediction of fat and water content can be done non-destructively using NIRS technology. The objective of this research is to develop a non-destructive method for predicting the cacao beans fat and water content using NIRS technology. Research procedures included sample preparation, whole bean spectrum measurement, cacao beans grinding, powder spectrum measurement, proximate analysis, pre-treatment and spectrum processing, and calibration and validation model for predicting cacao beans fat and water content. Spectrum was analyzed using Partial Least Squares Regression. Pre-treatment used was Smoothing Savitzky-Golay, Multiplicative Scatter Correction, Standard Normal Variate, Normalization, Baseline Offset, and De-trending. The best method for determining fat content is using reflectance spectrum in powder form with SSg pre-treatment. produced SEC 2.92%; SEP 2.66%; CV 6.62%; RPD 1.51; consistency 109.96%; and r 0.72. The best method for determining water content is using reflectance spectrum with BO pre-treatment to estimate water content in whole bean form, produced SEC 0.35%; SEP 0.33%; CV 5.64%; RPD 1.53; consistency 105.89%; and r 0.81.
Keyword: cacao beans, fat content, Partial Least Squares Regression, NIRS, water content

Judul: Karakteristik Anatomi Skelet Kepala Buaya senyulong (Tomistoma schlegelii).
Abstrak: Buaya sepit atau senyulong (Tomistoma schlegelii) merupakan jenis buaya asli Indonesia yang berhabitat di sungai-sungai Sumatera, Kalimantan, dan juga pedalaman Sulawesi. Salah satu ciri khas buaya senyulong adalah bentuk moncong yang runcing dan sempit, namun hingga saat ini informasi mengenai struktur skelet kepala buaya senyulong sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik anatomi skelet kepala buaya senyulong yang dikatikan dengan fungsi dan perilakunya. Penelitian dilakukan secara eksploratif dengan melakukan pengamatan, pencatatan, dan pengambilan gambar dari skelet kepala buaya senyulong. Skelet kepala berukuran panjang 70 cm, lebar 29 cm, dan tingggi 17 cm dengan permukaan kasar pada os nasale, os frontale, os maxilla, os mandibula, os lacrimale, os jugale. Jumlah gigi pada buaya ini sebanyak 78 buah, terdiri dari 4 buah gigi premaxila, 16 buah gigi maxila, dan 19 buah gigi mandibula. Pada regio orbitalis ditemukan dua pasang fenestrae temporales yang berkembang baik. Fenestra supratemporale merupakan lubang oval yang membentang di sepanjang os parietale. Fenestra infratemporale berbentuk segitiga dan dibatasi oleh os squamosum, os postorbitale, os jugulare, dan os quadratum. Os mandibula hewan ini mempunyai symphysis mandibularis yang panjang yaitu garis yang melintang di corpus mandibulae. Secara fungsional ukuran symphysis mandibularis berkaitan dengan adaptasi hewan terhadap diet makan.
Keyword: kepala, moncong, Tomistoma schlegelii