Judul: Prediction of Cocoa Fermentation Level Non-Descriptive with Near Infra Red Spectroscopy
Abstrak: Deteksi tingkat fermentasi yang cepat dan efisien dapat diwujudkan melalui teknologi Near Infrared Spectroscopy (NIRS) dengan mengukur kadar gula reduksi pada biji kakao yang telah difermentasi. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model kalibrasi terbaik dari metode Partial Least Squares (PLS) dan Principal Component Regression (PCR) yang dapat digunakan untuk menentukan kadar gula reduksi dan menganalisis korelasi kadar gula reduksi dengan lama fermentasi dari biji kakao. Korelasi data reflektan NIRS dengan kadar gula reduksi biji kakao diolah menggunakan lima pra pengolahan yaitu Normalization, Dg1, Dg2, Multiple Scatter Correction (MSC) dan Kombinasi Normalization dan Dg1. Metode PLS dengan pengolahan data MSC factor 7emiliki nilai R2, rk, SEC, rv, SEP, Konsistensi dan RPD masing-masing 0,7413, 0,9115, 0,0855, 0,9449, 0,1037, 82,4312, 2,1904. Metode PCR dengan pengolahan data Normalization faktor 9 memiliki nilai R2, rk, SEC, rv, SEP, Konsistensi dan RDP masing-masing 0,5823, 0,8511, 0,0002, 0,9222, 0,0002, 98,5492, 1,9550. Pendugaan kadar gula reduksi menggunakan NIRS dapat dilakukan. PLS lebih baik dari PCR untuk menduga kadar gula reduksi. Kadar gula reduksi dapat digunakan sebagai salah satu indikator berdasarkan analisis diskriminan. Namun, analisis diskriminan belum dapat mengkategorikan tingkat fermentasi berdasarkan hari fermentasi., Fast and efficient detection of fermentation rates can be realized through Near Infrared Spectroscopy (NIRS) technology by measuring the reducing sugar content of fermented cocoa beans. The purpose of this study was to determine the best calibration model of the Partial Least Squares (PLS) and Principal Component Regression (PCR) methods that can be used to determine reducing sugar content and analyze the correlation of reducing sugar content with fermentation time of cocoa beans. The correlation of NIRS reflectance data with reducing sugar content of cocoa beans was processed using five pre-processing, namely Normalization, Dg1, Dg2, Multiple Scatter Correction (MSC) and Combination of Normalization and Dg1. The PLS method with MSC data processing factor 7 has the values of R2, rk, SEC, rv, SEP, Consistency and RPD respectively 0,7413, 0,9115, 0,0855, 0,9449, 0,1037, 82,4312, 2,1904. The PCR method with data processing Normalization factor 9 has R2, rk, SEC, rv, SEP, Consistency and RDP values of 0,5823, 0,8511, 0,0002, 0,9222, 0,0002, 98,5492, 1,9550. Estimation of reducing sugar content using NIRS can be done. PLS is better than PCR for predicting reducing sugar content. Reducing sugar content can be used as an indicator based on discriminant analysis with D = -2,589 + 5,654x, where x is reducing sugar content. Discriminant analysis has not been able to categorize the level of fermentation based on the day of fermentation.
Keyword: Analisis Diskriminan, Fermentasi, Gula Reduksi, PCR, PLS

Judul: Prediction Fermentation Index, pH, and Water Content in Fermented Cocoa Dry Bean Using Portable NIR Spectrometer
Abstrak: Biji kakao banyak yang belum melewati proses fermentasi setelah pemanenan. Biji tersebut dicuci dan langsung dikeringkan. Oleh karena itu fermentasi perlu dilakukan pada biji kakao yang sudah kering agar mutu biji kakao kering dapat meningkat. Parameter penting seperti indeks fermentasi, pH, dan kadar air menunjukkan mutu biji kakao. Portable NIR Spektrometer SCiO dapat memprediksi kandungan kimia dengan biaya rendah serta persiapan sampel yang minimal. Penelitian ini bertujuan menduga kandungan pada biji kakao kering terfermentasi dengan menggunakan Portable NIR Spectrometer dan membandingkan pra-pengolahan data spektra NIR [De-trending (DT), The Savitzky-Golay first and second derivative (SG1 & SG2), Linear Baseline Correction (LBC), Standard Normal Variate (SNV) dan Multiplicative Scatter Correction (MSC)] dengan metode kalibrasi Partial Least Square (PLS) berdasarkan parameter koefisien korelasi (r), standard error prediction (SEP), standard error calibration (SEC), coeficient of variation (CV), ratio of prediction to deviation (RPD). Pengambilan data spektrum NIR dan pengukuran data destruktif untuk 44 sampel biji kakao kering terfermentasi dengan variasi lama fermentasi (0, 24, 48, 72 jam). Pengukuran indeks fermentasi, pH, dan kadar air menggunakan UV-Vis, pH meter, dan metode oven. Fermentasi biji kakao selama 48-72 jam menghasilkan biji dengan mutu terbaik dalam hal indeks fermentasi dan pH. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik untuk memprediksi pendugaan indeks fermentasi menggunakan metode PLS dengan pra-pengolahan LBC pada faktor 13 (r = 0,821; SEC = 0,097; SEP = 0,102; CV = 7,48 %; RPD = 1,562 dan konsistensi = 95,09 %). Pendugaan pH terbaik dengan SG2 dengan polinomial order 7 dan faktor PLS 6 (r = 0,907; SEC = 0,193; SEP = 0,212; CV = 3,40 %; RPD = 2,129 dan konsistensi = 90,93 %). Pendugaan kadar air terbaik dengan MSC pada faktor PLS 15 (r = 0,847; SEC = 0,293%; SEP = 0,353%; CV = 6,48 %; RPD = 1,534 dan konsistensi = 83,18 %). Metode pra-pengolahan data spektra NIR dengan DT, SG1 & SG2, LBC, SNV, dan MSC terbukti memperbaiki model kalibrasi dibandingkan data original., Many cocoa beans have not gone through the fermentation process after harvesting. The seeds are washed and dried immediately. Therefore, fermentation needs to be done on dried cocoa beans so that the quality of dried cocoa beans can increase. Important parameters such as fermentation index, pH, and moisture content indicate the quality of cocoa beans. The SCiO Portable NIR Spectrometer can predict chemical content at a low cost as well as minimal sample preparation. This study aims to estimate the content of fermented dried cocoa beans using a Portable NIR Spectrometer and compare pre-processing NIR spectra data [De-trending (DT), The Savitzky-Golay first and second derivative (SG1 &SG2), Linear Baseline Correction (LBC), Standard Normal Variate (SNV) and Multiplicative Scatter Correction (MSC)] with Partial Least Square (PLS) calibration method based on the parameter of coefficient of correlation (r), standard error prediction (SEP), standard error calibration (SEC), coefficient of variation (CV), the ratio of prediction to deviation (RPD). NIR spectrum data collection and destructive data measurement for 44 fermented cocoa bean samples with fermentation duration variations (0, 24, 48, 72 hours). Measurement of fermentation index, pH, and moisture content using UV-Vis, pH meter, and
Keyword: cocoa, PLS, portable NIR spectrometer, preprocessing data

Judul: Karakteristik Anatomi Skelet Kepala Buaya senyulong (Tomistoma schlegelii).
Abstrak: Buaya sepit atau senyulong (Tomistoma schlegelii) merupakan jenis buaya asli Indonesia yang berhabitat di sungai-sungai Sumatera, Kalimantan, dan juga pedalaman Sulawesi. Salah satu ciri khas buaya senyulong adalah bentuk moncong yang runcing dan sempit, namun hingga saat ini informasi mengenai struktur skelet kepala buaya senyulong sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik anatomi skelet kepala buaya senyulong yang dikatikan dengan fungsi dan perilakunya. Penelitian dilakukan secara eksploratif dengan melakukan pengamatan, pencatatan, dan pengambilan gambar dari skelet kepala buaya senyulong. Skelet kepala berukuran panjang 70 cm, lebar 29 cm, dan tingggi 17 cm dengan permukaan kasar pada os nasale, os frontale, os maxilla, os mandibula, os lacrimale, os jugale. Jumlah gigi pada buaya ini sebanyak 78 buah, terdiri dari 4 buah gigi premaxila, 16 buah gigi maxila, dan 19 buah gigi mandibula. Pada regio orbitalis ditemukan dua pasang fenestrae temporales yang berkembang baik. Fenestra supratemporale merupakan lubang oval yang membentang di sepanjang os parietale. Fenestra infratemporale berbentuk segitiga dan dibatasi oleh os squamosum, os postorbitale, os jugulare, dan os quadratum. Os mandibula hewan ini mempunyai symphysis mandibularis yang panjang yaitu garis yang melintang di corpus mandibulae. Secara fungsional ukuran symphysis mandibularis berkaitan dengan adaptasi hewan terhadap diet makan.
Keyword: kepala, moncong, Tomistoma schlegelii