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: Pendugaan Kandungan Kimia Tandan Buah Segar (TBS) Kelapa Sawit Menggunakan Spektroskopi NIR
Abstrak: Kondisi buah kelapa sawit sebelum diekstrak menjadi salah satu kunci dalam menghasilkan Crude Palm Oil (CPO) berkualitas. Pengaruh negatif akan muncul jika buah tidak matang ikut diolah. Buah mentah memiliki kandungan minyak yang lebih sedikit dari buah matang, sehingga ketika diproses akan menurunkan rendemen minyak total. Pada buah lewat matang, terdapat kandungan Asam Lemak Bebas (ALB) diatas ambang batas yang berkontribusi menurunkan kualitas minyak. Saat ini penentuan kematangan Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit oleh petani dilakukan dengan melihat seberapa banyak brondol sawit dari TBS yang jatuh di atas tanah. Padahal tidak semua TBS mudah melepaskan brondol atau brondol yang terlepas tersangkut di sela pohon, sehingga dapat membiaskan hasil prediksi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun model kalibrasi dari beberapa kandungan kimia kelapa sawit yang dapat dijadikan standar kematangan buah untuk menggantikan penaksiran kematangan konvensional. Terdapat empat tahapan pada penelitian ini, Langkah pertama adalah persiapan sampel. Langkah kedua akuisisi spektrum NIR pada 60 sampel menggunakan NIRFlex N-500. Langkah ketiga adalah mengumpulkan data kimia yaitu kandungan minyak, asam lemak bebas (ALB), kadar air, dan karoten untuk masing-masing sampel. Langkah keempat adalah pembuatan model kalibrasi dengan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Partial Least Square (PLS). Digunakan tambahan pretreatment pada spektrum NIR untuk meningkatkan kehandalan model, yaitu First Derivative Savitzky Golay (DG1), Multiplicative Scatter Correction (MSC), Standard Normal Variate (SNV) pada analisis PCA dan PLS serta Orthogonal Signal Correction (OSC) pada PLS. Hasil menyatakan bahwa metode PCA mampu membedakan seluruh sampel dalam dua kelompok besar, yaitu kelompok dengan umur kematangan 4 bulan dan kelompok dengan umur kematangan 5, 6, dan 7 bulan. Dari model PLS tanpa menggunakan pretreatment menghasilkan R2 untuk kadar minyak sebesar 0.031, ALB sebesar 0.236, dan karoten sebesar 0.490. Meskipun telah menggunakan tambahan beberapa pretreatment, model pendugaan kadar minyak, ALB, dan karoten tidak bisa digunakan sebagai model kalibrasi. Model PLS untuk kadar air yang paling baik adalah dengan pretreatment DG1 yang menghasilkan nilai R2 sebesar 0.961, RPD 2.27 dan latent variable 4.
Keyword: Tandan Buah Segar (TBS), spektrum NIR, model kalibrasi, kandungan ki kandungan kimia

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: