Judul: Penentuan Mutu Mangga Arumanis (Mangifera Indica L.) Secara Nondestruktif Menggunakan Nir Spectroscopy.
Abstrak: Kualitas dan rasa mangga Arumanis ditentukan dari tingkat ketuaan atau kematangan buah saat pemanenan. Mangga Arumanis tergolong buah klimakterik diindikasikan dengan peningkatan laju respirasi saat mengalami periode pematangan. Pada umumnya mangga Arumanis dipanen dalam kondisi tua. Pematangan mangga Arumanis biasanya ditentukan secara visual berdasarkan sifat fisik seperti warna dan bentuk. Metode ini tidak akurat karena perubahan warna selama proses pematangan tidak terlalu signifikan. Selama fase pematangan, tingkat kandungan pati akan menurun dan kandungan gula meningkat. Ini menentukan bahwa kandungan pati pada saat panen menentukan mutu dan rasa mangga Arumanis. Penentuan kandungan pati secara akurat pada saat panen sangat penting. Selama ini penentuan kandungan pati dilakukan secara destruktif dengan uji laboratorium, yang tidak sesuai dengan penanganan segar mangga Arumanis. Karena itu diperlukan metode nondestruktif untuk penentuan kandungan pati dan kandungan kimia lain mangga Arumanis. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan mutu mangga Arumanis secara nondestruktif menggunakan NIR spectroscopy. Penelitian ini terdiri atas tiga tahapan, pertama akuisisi data reflektan NIR pada panjang gelombang 1000- 2500 nm. Digunakan 80 sampel manga Arumanis. Sampel dipanen oleh petani diperkebunan Indramayu, Jawa Barat. Buah di pisahkan menjadi empat kategori umur panen, 105 hari, 98 hari, 91 hari, dan 84 hari, masing-masing kategori terdiri atas 20 sampel. Kedua adalah pengambilan data kimia secara destruktif yaitu kandungan pati, kadar air, TPT (Total Padatan Terlarut), pH dan kekerasan. Ketiga adalah pengembangan model kalibrasi NIR dengan data kimia menggunakan metode PLS. Tiga pengolahan data NIR yaitu sa3 (Smoothing Average 3 Points), no1 (Normalization between 0 to 1), dg1 (First Derivative Savitzky-Golay), dan kombinasi sa3 dan dg1 digunakan untuk meningkatkan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model PLS menggunakan dg1 dapat memprediksi kandungan pati dengan baik dengan nilai SEP (Standard Error of Validation) dan RPD (Ratio of Prediction to Deviation) berturut-turut adalah 1.38 % dan 3.48. Model PLS terbaik untuk TPT adalah dengan menggunakan kombinasi sa3 dan dg1 dengan nilai SEP dan RPD berturut-turut adalah 1.55 % dan 2.34. Model PLS dengan sa3 adalah model terbaik untuk memprediksi kadar air dari mangga Arumanis (SEP 0.853 % dan RPD 2.11) dan kekerasan (SEP 0.35 % dan RPD 2.88). Model terbaik untuk prediksi pH menggunakan no1 dengan SEP dan RPD sebesar 0.39 % dan 1.87. Kecuali pH, metode NIR spectroscopy yang dikembangkan mampu memprediksi dengan baik dan akurat kandungan pati, total padatan terlarut, kadar air, dan kekerasan mangga Arumanis.
Keyword: Mangga Arumanis, umur panen, NIR spectroscopy, parameter kimia, nondestruktif

Judul: Prediksi Kandungan Fisikokimia Mangga Gedong Gincu Menggunakan Spektroskopi Nir
Abstrak: Buah mangga yang sudah dipanen, sebelum dipasarkan biasanya disortir berdasarkan kualitas buah seperti ukuran, warna, kerusakan, dan aroma. Pada umumnya mangga yang telah dipanen oleh petani disortir dan digrading secara manual dan bersifat subjektif sehingga hasil sortir dan grading tidak sesuai dengan kualitas mutu internal atau kandungan fisikokimia mangga Gedong Gincu. Metode untuk memprediksi kandungan kimia buah mangga selama penyimpanan tanpa merusak dengan Near Infrared Spectroscopy (NIRS) merupakan salah satu alternatif untuk mengurangi permasalahan subjektifitas dalam proses grading. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji metode NIR spectroscopy untuk memprediksi mutu mangga Gedong Gincu berdasarkan mutu internal dengan tujuan khusus sebagai berikut: (1) Melakukan kalibrasi dan validasi data NIR dengan sifat fisikokimia; susut bobot, kekerasan, total padatan terlarut (TPT), rasio gula asam, keasaman, total padatan non terlarut (serat) menggunakan metoda partial least square (PLS); (2) Menggolongkan mangga Gedong Gincu berdasarkan rasio kandungan gula asam (asam, asam-manis, dan manis); dan (3) Mengelompokkan mangga Gedong Gincu berdasarkan kandungan total padatan non terlarut (serat) dengan analisis PCA selama penyimpanan. Buah mangga dengan tiga umur petik (100, 110 dan 115 HSBM) diukur reflektannya, dilanjutkan dengan pengukuran sifat fisikokimia mangga. Kemudian mangga disimpan selama 10 hari. Pengukuran reflektan dan sifat fisiko kimia mangga dilakukan kembali setiap 2 hari sekali untuk mangga 100 dan 110 HSBM, dan setiap 1 hari sekali untuk 115 HSBM. Parameter sifat fisikokimia mangga yang diamati adalah TPT, kekerasan, kadar asam, rasio kandungan gula asam, kandungan total padatan non terlarut (serat), dan susut bobot. Prediksi kandungan kimia mangga Gedong Gincu menggunakan metode kalibrasi PLS dan penggolongan kandungan total padatan non terlarut (serat) mangga Gedong Gincu menggunakan metode principal component analysis (PCA). Ketepatan dan ketelitian metode NIR dalam memprediksi kandungan kimia mangga Gedong Gincu dikaji dari koefisien korelasi (r), standar error of calibration set (SEC), standar error of validation set (SEP), coefficient of variation (CV), dan residual predictive deviation (RPD). Hasil penelitian menunjukkan bahwa NIRS dan PLS dapat memprediksi kandungan fisikokimia mangga Gedong Gincu sebagai berikut ; TPT dengan nilai SEP=0,79 (oBrix) dan RPD= 2.77 menggunakan pengolahan data spektrum kombinasi Standard Normal Variate dan first derivative Savitzzky-golay (SNV,DG1); total asam dengan nilai SEP= 0.05% dan nilai RPD= 2.88 dengan pengolahan data spektrum first derivative Savitzzky-golay (DG1); susut bobot dengan nilai SEP= 1.06%, dan RPD= 3.94 dengan pengolahan data spektrum kombinasi Smoothing dan normalisasi (SA3,NO1); rasio gula asam dengan nilai SEP= 34 (oBrix/%) dan RPD= 2.23 dengan pengolahan data spektrum kombinasi normalisasi dan first derivative Savitzzky-golay (NO1,DG1); kekerasan dengan nilai SEP= 0.92N dan RPD= 2.31 dengan pengolahan data spektrum kombinasi second derivative Savitzzky-golay dan standar normal variate (DG2,SNV); dan kandungan total padatan non terlarut (serat) dengan nilai SEP= 0.93% dan RPD= 2.49 dengan pengolahan data spektrum kombinasi Smoothing dan second derivative Savitzzky-golay (SA3,DG2). Metode NIRS dapat menggolongan mangga berdasarkan rasio kandungan gula asam (asam, asam-manis, manis) menghasilkan tingkat akurasi 77%. Namun metode NIRS dan PCA belum dapat mengelompokkan secara akurat mangga berdasarkan kandungan total padatan non terlarut (serat) selama penyimpanan dengan keragaman PC1 85% dan PC2 12%.
Keyword: Grading, Mangga Gedong Gincu, Near Infrared Spectroscopy, partial least square (PLS), principal component analysis (PCA).

Judul: Query Expansion based on Bilingual Dictionary Using Conditional Probability
Abstrak: Query expansion is a technique that can be used to bridge vocabulary gaps between queries and documents in the collection. With query expansion, user will be helped to formulate queries well so that user will optimize the search result. In this study, the expansion term was resulted from the translation of bilingual dictionary. Subsequently, several terms of expansion were elected based on the closeness of its relationship with the original query. This research showed that conditional probability can be used to select expansion term in bilingual translation method query expansion. The result of 1000 documents was more than 97% relevan document can be retrieved by this system. The more expansion term used, the larger number relevan document was retrieved.
Keyword: