Judul: Prediksi Secara Non Destruktif Padatan Tidak Terlarut Dan Chilling Injury Mangga Cv.Gedong Gincu Selama Penyimpanan Dingin Menggunakan Near Infrared Spectroscopy (Nirs).
Abstrak: Mangga Gedong Gincu adalah produk ekspor Indonesia. Mangga yang diekspor harus memenuhi kualitas ekspor berupa mutu fisik dan kimia. Penanganan yang kurang tepat seperti penyimpanan pada suhu dingin di bawah suhu optimum dapat menyebabkan buah terkena chilling injury. Monitoring mutu buah mangga selama penyimpanan secara non destruktif merupakan metode yang banyak dikembangkan oleh para peneliti. Penentuan mutu kimia mangga Gedong Gincu biasanya dilakukan melalui analisis dan pegujian di laboratorium. Metoda ini dinilai mahal dan membutuhkan waktu lama. Sedangkan pendugaan chilling injury menggunakan metoda destruktif dengan mengukur laju ion leakage. Penggunaan spektroskopi NIR yang bersifat non destruktif merupakan cara untuk mempercepat waktu pengukuran dan dilakukan tanpa merusak produk. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi mutu internal (padatan tidak terlarut, ion leakage, susut bobot, kekerasan, total padatan terlarut, total asam, dan rasio gula asam) mangga Gedong Gincu dengan NIR Spectroscopy. Bahan yang digunakan adalah mangga Gedong Gincu sebanyak 182 buah dengan umur petik 100 dan 110 hari setelah bunga mekar (HSBM). Pengukuran spektra reflektan NIR dilakukan pada panjang gelombang 1000-2500 nm menggunakan NIRFlex N-500 Fiber Optik Solid dan dilanjutkan pengukuran data referensi di laboratorium secara destruktif. Pengukuran dilakukan selama penyimpanan dingin selama 22 hari dengan selang 2 hari. Gejala chilling injury diamati melalui perubahan laju ion leakage pada mangga yang disimpan pada suhu 8oC dengan umur petik 100 dan 110 HSBM. Lima pengolahan data spektra yaitu smoothing avarage 3 points (sa3), normalisasi (n01), first derivative Savitzzky-golay (dg1), kombinasi (n01,dg1), dan Multiplicative Scatter Correction (MSC) dilakukan untuk meningkatkan akurasi kalibrasi. Kalibrasi data NIR dan data kimia dilakukan menggunakan metode Partial Least Square (PLS). Model yang dihasilkan dievaluasi dengan menggunakan parameter statistik yaitu koefisien korelasi (r), SEC dan SEP sekecil mungkin, dan RPD > 1.5. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik yang dihasilkan untuk memprediksi kandungan padatan non terlarut, susut bobot dan rasio gula asam diperoleh dengan pengolahan data spektra NIR menggunakan MSC. Pengolahan data spektra NIR dengan dg1 digunakan untuk model terbaik memprediksi perubahan ion leakage dan total asam. Sa3 digunakan untuk memperoleh model terbaik memprediksi parameter kekerasan dan TPT. Pengukuran secara non destruktif menggunakan spektroskopi NIR menggunakan metode PLS dapat memprediksi dengan baik kandungan padatan non terlarut, ion leakage, susut bobot, kekerasan, dan TPT. Sedangkan kandungan total asam dan rasio gula asam belum dapat diprediksi dengan baik.
Keyword: spektroskopi NIR, mangga Gedong Gincu, non desruktif, PLS, pengolahan data spektra

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: Penggunaan Teorema Homeomorphy 2-Manifold dan Teorema Euler Poincare pada Torus 𝑇�� dan Simplicial Complex 𝐾��
Abstrak: Two dimensional topological spaces are said to be homeomorphic if they have the same topological invariant, where one of topological invariant used is an Euler characteristic. Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem and Euler Poincare’s Theorem are used to distinguish two topological spaces. Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem uses Euler characteristic to identify two dimensional topological spaces. Euler Poincare’s Theorem is an alternative way to find Euler characteristic with Betti number, which is topological invariant as well. The objective of this paper is to investigate the homeomorphism of torus 𝑇����� and simplicial complex 𝐾�����. Topological space torus and simplicial complex 𝐾����� have the same Euler characteristic, which is two. Based on Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem topological space torus 𝑇����� and simplicial complex 𝐾����� is homeomorphic.
Keyword: simplicial, torus, Euler, homeomorphism, topology