Judul: Rapid Prediction of Egg Freshness using Portable Near-Infrared Spectrophotometer (NIRS)
Abstrak: Telur merupakan bahan pangan yang sangat mudah mengalami penurunan kualitas kesegaran. Hal tersebut dapat terjadi akibat beberapa faktor seperti lama penyimpanan, suhu penyimpanan yang tinggi dan kelembaban relatif ruang penyimpanan yang rendah. Faktor-faktor ini yang menyebabkan hilangnya kadar CO2 pada telur sehingga menyebabkan kerusakan jaringan-jaring dalam telur dan naiknya pH pada albumen telur. Kesegaran telur sangat sulit dilihat dengan pengamatan biasa, sehingga dibutuhkan alat yang dapat mendeteksi kesegaran telur secara non-destruktif. Portable Near-Infrared Spectrophotometer (NIRS) SCiO merupakan alat yang dapat membantu dalam memprediksi kandungan bahan pangan. SCiO bekerja pada rentang gelombang 740nm hingga 1070nm, dimana pada rentang gelombang tersebut sesuai dengan overtones kelompok gugus C-H, N-H dan O-H. Prediksi kesegaran telur dilakukan dengan menggunakan metodePartial Least Square Discriminant Analysis (PLS-DA) dan dilanjutkan denganpenerapan tabel confusion matrix guna mencari luaran berupa akurasi, sensitivitas,spesifisitas dan false positive rate (FPR). Hasil penelitian menunjukkan bahwamodel terbaik untuk memprediksi kesegaran telur adalah dengan pre-treatmentderivative 2nd. Berdasarkan hasil kalibrasi diperoleh nilai rataan akurasi 93.12%,sensitivitas 91.32%, spesifisitas 94.47%, dan FPR 5.53%. Sedangkan untukvalidasi diperoleh nilai rataan akurasi 91.22%, sensitivitas 88.02%, spesifisitas93.63%, dan FPR 6.37%, Eggs are a food ingredient that is very prone to degradation of freshness. That can occur due to several factors such as storage time, high temperature, and low humidity. These factors cause the loss of CO2 levels in the egg, causing damage to the egg's tissue and making the pH rise in the albumen. The freshness of eggs is very difficult to see with ordinary observation, so we need a tool to detect egg freshness with a non-destructive technique. Portable Near-Infrared Spectrophotometer (NIRS) SCiO is a tool that can help us to predict food content. The SCiO portable NIRS works in the wavelength 740 to 1070nm, where the wavelength corresponds to the overtones of the C-H, N-H, and O-H group. Prediction of egg freshness was carried out using Partial Least Square Discriminant Analysis (PLS-DA) method. It continued with the confusion matrix table to find the output of accuracy, sensitivity, specificity, and false-positive rate (FPR). The result showed that the best model to predict the egg freshness is using derivative 2nd pre-treatment. The average value of accuracy is 93.12% on the calibration data, sensitivity is 91.32%, specificity is 94.47%, and the FPR is 5.53%. On the validation data, the average value of accuracy is 91.22%, sensitivity is 88.02%, specificity is 94.47%, and the FPR is 6.37%
Keyword: Confusion matrix, NIR, PLS-DA, SCiO, Confusion matrix, NIR, PLS-DA, SCiO

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: Rencana pengembangan koridor sungai kapuas sebagai kawasan interpretasi wisata budaya Kota Pontianak
Abstrak: Sungai Kapuas sebagai sungai yang membelah Kota Pontianak merupakan sungai terpanjang di Indonesia (1681 km) yang memiliki fungsi ekonomi yang penting bagi kehidupan masyarakatnya. Di sampingn itu Sungai Kapuas merupakan awal dimulainya kebudayaan kota khususnya budaya melayu, namun perkembangan aspek ekonomi masyarakat pada kawasan Sungai Kapuas sering melupakan aspek budaya dan ekologi setempat sehingga hampir hilang dan terlupakan. Untuk itu perlu perencanaan tapak guna pengembangan koridor Sungai Kapuas sebagai aktivitas wisata budaya Kota Pontianak.
Keyword: