Judul: Rapid Estimation of the chemical component composition of mangium (Acacia mangium Willd.) with Near Infrared (NIR) Spectroscopy
Abstrak: Mangium (Acacia mangium Willd.) is a fast growing species with the characteristics of high soil tolerance and high wood quality. Its characteristics have led mangium to be a preferred species for pulpwood. Information on chemical components of the wood cell wall determines the preference of wood utilization. An accurate and rapid method of chemical components measurement is thus paramount. Accuracy and promptness of near infrared (NIR) spectroscopy method in the measurement of chemical components of various organic materials has been reported. The present study was aimed to develop a fast and accurate measurement method of the chemical components of mangium based on NIR spectroscopy techniques. The study was conducted by measuring the NIR spectra of mangium wood both in the form of solid wood and wood meal. In the present works, wood samples were procured from 5, 6, and 7 years old trees. NIR spectroscopy measurements were carried out on both solid and wood meal samples. Chemical methods of measurements on chemical components of wood were also carried out. These included the measurements of holocellulose, α-cellulose, hemicellulose, lignin, and alcohol-benzene soluble extractives. Modeling analysis for the calibration and validation of the NIR spectra was done by Partial Least Square (PLS). It was found that the content of α-cellulose, hemicellulose, and extractives of the mangium wood was significantly influenced by the age of wood. However, only the lignin content of the 5 years old wood was significantly different from the others. The spectra of NIR absorbance of the solid wood samples were of a wider range compared to these of the wood meal samples. The average of solid wood absorbance was higher than that of the wood meal. The best calibration model was obtained for the estimation of α-cellulose and hemicellulose content both for solid wood and wood meal samples. R2 cal value for α-cellulose of solid wood and wood meal samples were respectively of 0.7773 and 0.7779, and the value of RPD was 1.68 and 2.00, respectively. R2 cal value for hemicelluloses of solid wood and wood meal samples were respectively of 0.7756 and 0.8277, and the value of RPD was 2.08 and 2.21, respectively. Estimation of the α-cellulose and hemicellulose content of mangium using NIR spectroscopy is better to be done with wood meal sample than with solid wood sample. In contrary, for the estimation of lignin and alcohol-benzene soluble extractive content, solid wood samples resulted in a better measurement results.
Keyword: near infrared (NIR), Acacia mangium Willd, absorbance, chemical components

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: Distemper Pada Anjing
Abstrak: Distemper merupakan penyakit infeksius pada bimbingan anjing yang menduduki tempet teratas dan penyakit ini tersebar di seluruh bagian dunia dimana terdapat anjing-anjing yang dipelihara, terutama pada anjing-anjing muda di kota-kota besar, pada kelompok-kelompok anjing atau pada situasi lain dimana banyak terdapat kontak antara anjing. Penyakit ini disebabkan oleh virus yang termasuk dalam famili Paramyxoviridae dan genus Morbilivirus. Infeksi virus ini sering disertai oleh infeksi sekunder oleh kuman Staphylococcus, streptococcus, Brucella bronchiseptica dan kuman Salmonella, inilah yang kadang-kadang sebagai penyebab kematian.
Keyword: