Judul: Rapid Detection of the Changes in Fresh Beef Using Portable Near Infrared Spectrometer
Abstrak: Proses pascapanen daging sapi segar dimulai segera setelah sapi disembelih. Penanganan pascapanen mempengaruhi kualitas dan keamanan karkas melalui rantai pasok pascapanen mulai dari rumah pemotongan hewan, distribusi, pengolahan dan konsumsi. Penanganan pascapanen daging sapi mempengaruhi sifat fisikokimia seperti pH, warna, dan pertumbuhan mikroba. Penilaian kualitas daging sapi segar perlu berpindah dari laboratorium ke tempat pengolahan atau sistem pascapanen, termasuk rumah potong hewan, pasar tradisional dan supermarket, dan konsumen. Oleh karena itu, kebutuhan akan prediksi cepat di tempat tentang kualitas dan keamanan daging sapi di tempat pemrosesan adalah yang terpenting. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model prediksi secara cepat untuk mendeteksi perubahan kualitas daging sapi segar menggunakan portabel NIR spektrometer Sebanyak 70 sampel daging sapi segar dibeli dari pasar tradisional di Bogor. Data spektral diukur menggunakan spektrometer Scio Vis-NIR portabel dengan rentang panjang gelombang 740 hingga 1070 nm. Dua pertiga dari spektrum digunakan untuk kalibrasi dan sepertiga untuk validasi. Partial Least Square Regression (PLSR) dikombinasikan dengan cross-validation digunakan dengan spektrum asli dan pretreated untuk mengembangkan model prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pH daging sapi segar menurun dari 5,68 menjadi 5,31 pada lama penyimpanan meningkat pada suhu ruang rata-rata 29 oC. Kontaminasi bakteri diamati sebagai jumlah piring total (TPC) dalam daging sapi segar meningkat dari 7,0 x 102 menjadi 1,12 x 106 cfug-1. TPC melebihi batas maksimum TPC yang dapat diterima, 1.0 x 106 cfug-1 yang ditetapkan oleh Badan Standar Nasional Indonesia SNI No. 3932: 2008. Model PLS terbaik untuk memprediksi pH dikembangkan dari spektrum yang telah diolah menggunakan turunan pertama dengan R2p = 0,71, SEP = 0,11% dan RPD = 1,95. Sedangkan untuk TPC model PLS terbaik dikembangkan dari spektrum asli (absorbansi) dengan R2p = 0,48, SEP = 0,62% dan RPD = 1,64. Selanjutnya, lima kualitas dan status keamanan daging sapi segar diidentifikasi dalam penelitian ini, mulai dari segar (0-2 jam), kurang segar (3-4 jam), sedikit busuk (5- 6 jam), busuk (7-8 jam) dan kering keras gelap (9 jam). Kinerja prediktif spektrometer Vis-NIR portabel Scio gelombang pendek menunjukkan prospek untuk penilaian kualitas dan keamanan daging sapi yang lebih baik di lokasi. Penelitian lebih lanjut harus dilakukan untuk mengetahui jenis bakteri individu yang ada di TPC untuk mengembangkan model prediksi yang spesifik., The postharvest process of fresh beef begins immediately after the beef is slaughtered. Postharvest handling affects the quality and safety of carcasses through the post-harvest supply chain starting from slaughterhouses, distribution, processing and consumption. Postharvest handling of beef affects physicochemical properties such as pH and color, and microbial growth. Assessment of the quality of fresh beef needs to move from the laboratory to the processing site or postharvest system, including abattoirs, traditional markets and supermarkets, and consumers. Therefore, the need for rapid on-site predictions of beef quality and safety at the processing site is paramount. The main objective of this study was to develop a predictive model to rapidly detect changes in the quality of fresh beef using a portable NIR spectrometer. A total of 70 samples of fresh beef were purchased from a traditional market in Bogor. Spectral data were measured using a portable Scio Vis-NIR spectrometer with
Keyword: Bogor, portable Scio NIR spectrometer, prediction model, pretreatment, striploin beef

Judul: Deteksi Kandungan Formalin dan Perubahan Mutu Daging Ayam Menggunakan Portable Near Infrared Spectrometer (NIRS)
Abstrak: Salah satu produk pemenuhan kebutuhan protein utama di Indonesia adalah daging ayam. Hal ini dikarenakan produksi daging ayam yang cukup cepat serta harganya relatif murah jika dibandingkan dengan sumber protein hewani yang lain. Selain itu, daging ayam juga mudah diperoleh di pasar oleh masyarakat. Daging ayam rawan mengalami kontaminasi di tengah perjalanan sebelum sampai di tangan konsumen. Panjangnya proses daging ayam segar sampai ke tangan konsumen menjadi alasan beberapa oknum tidak bertanggung jawab untuk mencampur daging ayam dengan bahan pengawet agar daging ayam terlihat segar lebih lama. Salah satu bahan yang biasa digunakan untuk mengawetkan daging ayam adalah formalin. Keamanan pangan merupakan hal yang sangat penting bagi konsumen. Hal ini menuntut cepatnya proses klasifikasi dan sortasi pada daging ayam yang baik untuk diolah lebih lanjut atau tidak. Tujuan utama dari riset ini adalah untuk mengembangkan model yang dapat memprediksi kualitas daging ayam segar dengan mendeteksi perubahan kadar air, drip loss, pH, pertumbuhan mikroba serta kandungan formalin pada penyimpanan suhu ruang menggunakan portable NIR spectrometer (NIRS). Metode yang digunakan untuk mengolah data kualitas daging ayam adalah Partial Least Square Regression (PLS-R). Data dianalisis menggunakan software Unscrambler® X 10.4 (CAMO, Oslo, Norway). Parameter yang akan diuji untuk memprediksi kualitas daging ayam adalah kadar air, drip loss, pH, dan pertumbuhan mikroba. Untuk mengetahui adanya kandungan formalin pada daging ayam dilakukan 2 perlakuan berupa kontrol (tanpa pencelupan formalin) dan dilakukan pencelupan pada larutan formalin 2 ppm selama 10 detik. Metode analisis yang digunakan untuk memprediksi adanya kandungan formalin pada daging ayam adalah Partial Least square Discriminant Analysis (PLS-DA). Hasil dari penelitian ini berupa performa terbaik ditunjukkan oleh koefisien korelasi (r), standard error of calibration (SEC) dan standar error of prediction (SEP), yang masing-masing adalah 0.77, 2.41, 2.19 untuk prediksi kadar air, 0.87, 1.89, 2.05 untuk prediksi drip loss, 0.75, 0.15, 0.14 untuk prediksi pH, dan 0.80, 0.33, 0.34 untuk model prediksi pertumbuhan mikroba yang menentukan kualitas daging ayam. Metode PLS-DA mampu memprediksi adanya perbedaan daging ayam yang mengandung formalin dan tidak menggunakan data yang sudah dilakukan pre-treatment 1st derivative savitzky golay. Hasil terbaik menghasilkan nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas dan false positive rate, yaitu masing-masing 92.86%, 92.86%, 92.86%, dan 7.14%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa portable near-infrared spectrometer berpotensi digunakan sebagai alat analisis kualitas daging ayam serta membedakan adanya ayam yang diberikan perlakuan formalin.
Keyword: daging ayam, formalin, NIRS, PLS

Judul: Formulasi Hamiltonian untuk Menggambarkan Gerak Gelombang Soliter Dimensi Tiga di Permukaan Laut
Abstrak: Gelombang permukaan adalah gelombang yang terjadi perbedaan rapat massa antara air dan udara. Salah satu gelombang permukaan yang ditinjau adalah gelombang soliter. Formulasi gelombang soliter dilakukan dengan menggunakan formulasi Hamiltonian.
Keyword: