Judul: Prediksi Sifat Fisiko-Kimia Buah Tomat Ceri secara Nondestruktif Menggunakan Near Infrared Spectroscopy (NIRS)
Abstrak: Tomat ceri merupakan salah satu jenis tomat yang memiliki harga jual relatif lebih tinggi dibandingkan tomat sayur, serta memiliki kandungan gula dan asam organik yang lebih banyak. Parameter mutu penting dalam pemilihan tomat ceri yaitu berdasarkan sifat fisiko-kimianya yang meliputi kekerasan, Total Padatan Terlarut (TPT), dan total asam. Penentuan mutu tomat ceri selama ini masih dilakukan secara destruktif. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) dikembangkan sebagai salah satu metode alternatif yang lebih efisien untuk penentuan mutu buah karena bersifat tidak merusak (nondestructive). Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi sifat fisiko-kimia pada buah tomat ceri secara nondestruktif dengan parameter kekerasan, total padatan terlarut, dan total asam buah menggunakan NIRS dengan metode PCR dan PLS. Bahan yang digunakan sebanyak 90 buah tomat ceri dengan tingkat kematangan yang berbeda, yaitu mature green, pink, dan red. Alat yang digunakan adalah spektrometer NIRFlex N-500 fiber optic solids untuk memperoleh data pengukuran gelombang dengan panjang 1000-2500 nm. Pengukuran secara destruktif dilakukan dengan menggunakan rheometer untuk mengukur kekerasan dan refractometer untuk mengukur TPT dan total asam. Pengolahan data yang digunakan untuk kalibrasi dan validasi spektra NIR dengan data destruktif sifat fisiko-kimia tomat ceri yaitu metode Partial Least Square (PLS) dan Principal Component Regression (PCR). Pre-treatment yang digunakan untuk meningkatkan hasil prediksi NIRS yaitu Normalisasi, Standard Normal Variate (SNV), Multiplicative Scatter Correction (MSC), De-Trending (DT), dan Smoothing Savitzky-Golay (SSG). Prediksi terbaik untuk kekerasan diperoleh dengan metode PLS menggunakan pre-treatment SSG faktor 6 dengan nilai r = 0,96; SEC = 2,34 N; SEP = 2,66 N; CV = 18,25%; RPD = 3,14; dan konsistensi 87,97%. Prediksi terbaik untuk TPT diperoleh dengan metode PLS menggunakan pre-treatment SNV faktor 10 dengan nilai r = 0,94; SEC = 0,32 oBrix; SEP = 0,38 oBrix; CV = 6,35%; RPD = 2,44; dan konsistensi = 84,01%. Prediksi terbaik untuk total asam diperoleh dengan metode PLS menggunakan pre-treatment SSG faktor 6 dengan nilai r = 0,53; nilai SEC = 0,23%; SEP = 0,21%, serta nilai CV = 28,41%; RPD = 1,12; dan konsistensi = 106,16%. Prediksi kekerasan dan TPT buah tomat ceri secara nondestruktif dapat dilakukan dengan NIRS, namun belum layak digunakan untuk memprediksi kandungan total asam karena menghasilkan nilai r yang jauh mendekati 1 dan nilai Ratio of Prediction to Deviation (RPD) yang masih kecil di bawah 1,5. Metode PLS menghasilkan keakuratan yang lebih tinggi dibandingkan metode PCR., Cherry tomatoes are a type of tomato that has a relatively higher selling price than vegetable tomatoes, and contains more sugar and organic acids. Important quality parameters in selecting cherry tomatoes are based on their physico-chemical properties which include hardness, Total Dissolved Solids (TPT), and total acid. So far, determining the quality of cherry tomatoes is still carried out destructively. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) was developed as a more efficient alternative method for determining fruit quality because it is nondestructive. This research aims to predict the physico-chemical properties of cherry tomatoes nondestructively with the parameters of hardness, total dissolved solids, and total fruit acids using NIRS with PCR and PLS methods. The ingredients used were 90 cherry tomatoes with different levels of maturity, namely mature green, pink and red. The tool
Keyword: cherry tomatoes, NIRS, nondestructive, PCR, PLS

Judul: Prediksi Kekerasan, Vitamin C, Total Asam Dan Tpt Buah Kesemek (Diospyros Kaki L.) Dengan Spektroskopi Nir
Abstrak: Kesemek (Diospyros kaki L.) merupakan salah satu produk hortikultura yang tumbuh di dataran tinggi. Salah satu kriteria mutu yang penting adalah kandungan internal (meliputi kandungan gula, total asam dan vitamin C). Pada umumnya untuk mengetahui kandungan internal di dalam buah dilakukan pengukuran secara destruktif. Metode ini memiliki kelemahan yaitu kondisi bahan yang tidak bisa dimanfaatkan kembali, perlu persiapan sampel, menggunakan zat kimia dan membutuhkan waktu yang lama. Saat ini telah dikembangkan teknologi instrumentasi untuk menentukan kandungan kimia suatu bahan dengan proses yang cepat, tepat, dan akurat yaitu spektroskopi NIR. Teknik analisis menggunakan spektroskopi Near Infrared (NIR) telah banyak digunakan pada bidang pertanian. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi kekerasan, vitamin c, total asam dan total padatan terlarut buah kesemek secara non destruktif dengan spektroskopi NIR menggunakan pengolahan data spektra dan Partial Least Square (PLS). Buah kesemek diperoleh dari petani kesemek di Cikajang, Garut, Jawa Barat dengan tiga tingkat ketuaan berdasarkan umur setelah berbunga yaitu 150, 170 dan 190 hari setelah berbunga (HSB). Reflektan buah kesemek diukur menggunakan Spectrometer NIR pada panjang gelombang 1000 sampai 2500nm. Dilanjutkan dengan pengukuran kekerasan, vitamin c, total asam dan total padatan terlarut buah kesemek dengan metode kimia. Beberapa pengolahan data NIR seperti normalisasi antara 0-1 (n01), derivatif pertama Savitzky-Golay (dg1), kombinasi n01 dan dg1, kombinasi derivatif pertama Savitzky-Golay dan Multiplicative Scatter Correction serta kalibrasi dengan PLS dilakukan untuk meningkatkan akurasi prediksi metoda NIR. Ketepatan dan ketelitian metode NIR dalam memprediksi dengan kekerasan, vitamin c, total asam dan TPT buah kesemek berdasarkan evaluasi dari nilai koefisien korelasi (r), standar error of calibration set (SEC), standar error of validation set (SEP), residual predictive deviation (RPD) dan coefficient of variation (CV). Model terbaik untuk prediksi kekerasan adalah pengolahan data NIR normalisasi (n01) dan 12 komponen utama (r = 0.94, SEP = 0.07%, RPD = 2.9, CV = 9.72%). Model terbaik untuk prediksi vitamin C adalah pengolahan data NIR Multiplicative Scatter Correction (MSC) dan 16 komponen utama (r = 0.79, SEP = 0.51%, RPD = 0.99, CV = 30.50%). Model terbaik untuk prediksi total asam adalah pengolahan data NIR Multiplicative Scatter Correction (MSC) dan 12 komponen utama (r = 0.65, SEP = 0.05%, RPD = 0.86, CV = 45.73%). Model terbaik untuk prediksi TPT adalah pengolahan data NIR Multiplicative Scatter Correction (MSC) dan 17 komponen utama (r = 0.86, SEP = 2.21%, RPD = 1.79, CV = 9.84%). Penelitian ini membuktikan metode NIR dapat digunakan untuk memprediksi kekerasan dan kandungan TPT namun tidak dapat diterapkan untuk memprediksi kandungan vitamin C dan total asam.
Keyword: kesemek, NIR, kekerasan, TPT, 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: