Judul: Deteksi Kandungan Formalin dan Perubahan Mutu Daging Ayam Menggunakan Portable Near Infrared Spectrometer (NIRS)
Abstrak: Salah satu produk pemenuhan kebutuhan protein utama di Indonesia adalah daging ayam. Hal ini dikarenakan produksi daging ayam yang cukup cepat serta harganya relatif murah jika dibandingkan dengan sumber protein hewani yang lain. Selain itu, daging ayam juga mudah diperoleh di pasar oleh masyarakat. Daging ayam rawan mengalami kontaminasi di tengah perjalanan sebelum sampai di tangan konsumen. Panjangnya proses daging ayam segar sampai ke tangan konsumen menjadi alasan beberapa oknum tidak bertanggung jawab untuk mencampur daging ayam dengan bahan pengawet agar daging ayam terlihat segar lebih lama. Salah satu bahan yang biasa digunakan untuk mengawetkan daging ayam adalah formalin. Keamanan pangan merupakan hal yang sangat penting bagi konsumen. Hal ini menuntut cepatnya proses klasifikasi dan sortasi pada daging ayam yang baik untuk diolah lebih lanjut atau tidak. Tujuan utama dari riset ini adalah untuk mengembangkan model yang dapat memprediksi kualitas daging ayam segar dengan mendeteksi perubahan kadar air, drip loss, pH, pertumbuhan mikroba serta kandungan formalin pada penyimpanan suhu ruang menggunakan portable NIR spectrometer (NIRS). Metode yang digunakan untuk mengolah data kualitas daging ayam adalah Partial Least Square Regression (PLS-R). Data dianalisis menggunakan software Unscrambler® X 10.4 (CAMO, Oslo, Norway). Parameter yang akan diuji untuk memprediksi kualitas daging ayam adalah kadar air, drip loss, pH, dan pertumbuhan mikroba. Untuk mengetahui adanya kandungan formalin pada daging ayam dilakukan 2 perlakuan berupa kontrol (tanpa pencelupan formalin) dan dilakukan pencelupan pada larutan formalin 2 ppm selama 10 detik. Metode analisis yang digunakan untuk memprediksi adanya kandungan formalin pada daging ayam adalah Partial Least square Discriminant Analysis (PLS-DA). Hasil dari penelitian ini berupa performa terbaik ditunjukkan oleh koefisien korelasi (r), standard error of calibration (SEC) dan standar error of prediction (SEP), yang masing-masing adalah 0.77, 2.41, 2.19 untuk prediksi kadar air, 0.87, 1.89, 2.05 untuk prediksi drip loss, 0.75, 0.15, 0.14 untuk prediksi pH, dan 0.80, 0.33, 0.34 untuk model prediksi pertumbuhan mikroba yang menentukan kualitas daging ayam. Metode PLS-DA mampu memprediksi adanya perbedaan daging ayam yang mengandung formalin dan tidak menggunakan data yang sudah dilakukan pre-treatment 1st derivative savitzky golay. Hasil terbaik menghasilkan nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas dan false positive rate, yaitu masing-masing 92.86%, 92.86%, 92.86%, dan 7.14%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa portable near-infrared spectrometer berpotensi digunakan sebagai alat analisis kualitas daging ayam serta membedakan adanya ayam yang diberikan perlakuan formalin.
Keyword: daging ayam, formalin, NIRS, PLS

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: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: