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: Prediksi Chilling Injury Dan Mutu Internal Mangga Cv Arumanis Selama Penyimpanan Dingin Secara Nondestruktif Menggunakan Near Infrared Spectroscopy (Nirs).
Abstrak: Penyimpanan dingin merupakan slah satu metode yang digunakan untuk memperpanjang umur simpan mangga. Walaupun penyimpanan pada suhu rendah menyebabkan buah mengalami cilling injury (CI). Mendeteksi CI symptom pada buah mangga sebelum terjadinya CI ini merupakan salah satu studi yang menarik pada bidang pascapanen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi CI dan mutu internal buah mangga cv Arumanis selama penyimpanan secara non destruktif dengan NIRS. Tujuan khususnya yaitu (1) mengembangkan model kalibrasi NIR untuk memprediksi CI dan perubahan mutu mangga Arumanis berdasarkan perubahan TPT, kadar asam, kekerasan, dan rasio gula asam dengan metode PLS, (2) menggolongkan buah mangga Arumanis berdasarkan mutu internal selama penyimpanan dingin (suhu rendah) dengan NIRS dan analisis PCA, (3) menggolongkan mangga yang baru dipanen dengan mangga yang terkena chilling injury menggunakan metode PCA dan Mahalonobis Distance. Buah mangga dengan umur petik 75 dan 90 HSBM disimpan selama 22 hari di cold storage dengan suhu 13 oC dan 8 oC sebanyak 182 buah. Pengambilan data spektrum NIR menggunakan NIRFlex fiber optic solid N-500 dilakukan pada buah mangga yang baru dipanen dan buah mangga yang disimpan selama 22 hari dengan pengambilan data 2 hari sekali. Parameter mutu buah mangga yang diamati adalah TPT, kekerasan, ion leakage, total asam, dan susut bobot. Prediksi mutu internal mangga cv Arumanis menggunakan metode partial least square (PLS) dengan pengolahan data spektrum seperti normalisasi, standard normal variate (SNV), turunan (dg1), dan kombinasi turunan dengan normalisasi (dg1N01). Penggolongan mangga menggunakan metode principal component analysis (PCA) dengan pengolahan data spektrum mean normalization dan smoothing. Ketepatan dan ketelitian metoda NIR dalam memprediksi mutu internal mangga Arumanis dikaji dari koefisien korelasi (r), bias, standard error of calibration set (SEC), standard error of validation set (SEP), coefficient of variation (CV), dan residual predictive deviation (RPD). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa NIRS dapat memprediksi kandungan fisikokimia mangga Arumanis seperti TPT dengan model kalibrasi terbaik menggunakan pengolahan data spektrum normalisasi menunjukkan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.98, 1.05 oBrix, 3.65; untuk total asam menggunakan pengolahan data spektrum dg1 dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.83, 0.17%, 1.27; susut bobot menggunakan pengolahan data spektrum SNV dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.95, 1.22% 2.75; kekerasan menggunakan pengolahan data spektrum SNV dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.94, 4.2 N, 2.11; rasio gula asam menggunakan pengolahan data spektrum dg1N01 dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.94, 5.5, 1.97; dan prediksi CI menggunakan pengolahan data spektrum NIR dg2N01 dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.86, 0.05, 1.12. Metoda NIRS dengan analisis PCA, pengolahan data spektrum Mean Normalization dan Smoothing dan MD dapat menggolongkan mangga yang baru dipanen (H0) dengan mangga yang telah disimpan dingin selama 12 dan 22 hari (H12 dan H22) berdasarkan mutu internalnya dengan tingkat akurasi 87%. Metode NIRS dapat mendeteksi CI mangga Arumanis selama penyimpanan dingin dan NIRS dengan analisis PCA dan MD setelah dilakukan pengolahan data spektrum Mean Normalization dan Smoothing dapat menggolongkan mangga yang baru dipetik (H0) dengan mangga yang yang telah terkena chilling injury (H6) dengan akurasi 90%.
Keyword: chilling injury, mahalanobis distance, NIRS, PLS, PCA

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model