Judul: Penentuan Mutu Mangga Arumanis (Mangifera Indica L.) Secara Nondestruktif Menggunakan Nir Spectroscopy.
Abstrak: Kualitas dan rasa mangga Arumanis ditentukan dari tingkat ketuaan atau kematangan buah saat pemanenan. Mangga Arumanis tergolong buah klimakterik diindikasikan dengan peningkatan laju respirasi saat mengalami periode pematangan. Pada umumnya mangga Arumanis dipanen dalam kondisi tua. Pematangan mangga Arumanis biasanya ditentukan secara visual berdasarkan sifat fisik seperti warna dan bentuk. Metode ini tidak akurat karena perubahan warna selama proses pematangan tidak terlalu signifikan. Selama fase pematangan, tingkat kandungan pati akan menurun dan kandungan gula meningkat. Ini menentukan bahwa kandungan pati pada saat panen menentukan mutu dan rasa mangga Arumanis. Penentuan kandungan pati secara akurat pada saat panen sangat penting. Selama ini penentuan kandungan pati dilakukan secara destruktif dengan uji laboratorium, yang tidak sesuai dengan penanganan segar mangga Arumanis. Karena itu diperlukan metode nondestruktif untuk penentuan kandungan pati dan kandungan kimia lain mangga Arumanis. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan mutu mangga Arumanis secara nondestruktif menggunakan NIR spectroscopy. Penelitian ini terdiri atas tiga tahapan, pertama akuisisi data reflektan NIR pada panjang gelombang 1000- 2500 nm. Digunakan 80 sampel manga Arumanis. Sampel dipanen oleh petani diperkebunan Indramayu, Jawa Barat. Buah di pisahkan menjadi empat kategori umur panen, 105 hari, 98 hari, 91 hari, dan 84 hari, masing-masing kategori terdiri atas 20 sampel. Kedua adalah pengambilan data kimia secara destruktif yaitu kandungan pati, kadar air, TPT (Total Padatan Terlarut), pH dan kekerasan. Ketiga adalah pengembangan model kalibrasi NIR dengan data kimia menggunakan metode PLS. Tiga pengolahan data NIR yaitu sa3 (Smoothing Average 3 Points), no1 (Normalization between 0 to 1), dg1 (First Derivative Savitzky-Golay), dan kombinasi sa3 dan dg1 digunakan untuk meningkatkan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model PLS menggunakan dg1 dapat memprediksi kandungan pati dengan baik dengan nilai SEP (Standard Error of Validation) dan RPD (Ratio of Prediction to Deviation) berturut-turut adalah 1.38 % dan 3.48. Model PLS terbaik untuk TPT adalah dengan menggunakan kombinasi sa3 dan dg1 dengan nilai SEP dan RPD berturut-turut adalah 1.55 % dan 2.34. Model PLS dengan sa3 adalah model terbaik untuk memprediksi kadar air dari mangga Arumanis (SEP 0.853 % dan RPD 2.11) dan kekerasan (SEP 0.35 % dan RPD 2.88). Model terbaik untuk prediksi pH menggunakan no1 dengan SEP dan RPD sebesar 0.39 % dan 1.87. Kecuali pH, metode NIR spectroscopy yang dikembangkan mampu memprediksi dengan baik dan akurat kandungan pati, total padatan terlarut, kadar air, dan kekerasan mangga Arumanis.
Keyword: Mangga Arumanis, umur panen, NIR spectroscopy, parameter kimia, nondestruktif

Judul: Prediksi Chilling Injury Dan Mutu Internal Mangga Cv Arumanis Selama Penyimpanan Dingin Secara Nondestruktif Menggunakan Near Infrared Spectroscopy (Nirs).
Abstrak: Penyimpanan dingin merupakan slah satu metode yang digunakan untuk memperpanjang umur simpan mangga. Walaupun penyimpanan pada suhu rendah menyebabkan buah mengalami cilling injury (CI). Mendeteksi CI symptom pada buah mangga sebelum terjadinya CI ini merupakan salah satu studi yang menarik pada bidang pascapanen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi CI dan mutu internal buah mangga cv Arumanis selama penyimpanan secara non destruktif dengan NIRS. Tujuan khususnya yaitu (1) mengembangkan model kalibrasi NIR untuk memprediksi CI dan perubahan mutu mangga Arumanis berdasarkan perubahan TPT, kadar asam, kekerasan, dan rasio gula asam dengan metode PLS, (2) menggolongkan buah mangga Arumanis berdasarkan mutu internal selama penyimpanan dingin (suhu rendah) dengan NIRS dan analisis PCA, (3) menggolongkan mangga yang baru dipanen dengan mangga yang terkena chilling injury menggunakan metode PCA dan Mahalonobis Distance. Buah mangga dengan umur petik 75 dan 90 HSBM disimpan selama 22 hari di cold storage dengan suhu 13 oC dan 8 oC sebanyak 182 buah. Pengambilan data spektrum NIR menggunakan NIRFlex fiber optic solid N-500 dilakukan pada buah mangga yang baru dipanen dan buah mangga yang disimpan selama 22 hari dengan pengambilan data 2 hari sekali. Parameter mutu buah mangga yang diamati adalah TPT, kekerasan, ion leakage, total asam, dan susut bobot. Prediksi mutu internal mangga cv Arumanis menggunakan metode partial least square (PLS) dengan pengolahan data spektrum seperti normalisasi, standard normal variate (SNV), turunan (dg1), dan kombinasi turunan dengan normalisasi (dg1N01). Penggolongan mangga menggunakan metode principal component analysis (PCA) dengan pengolahan data spektrum mean normalization dan smoothing. Ketepatan dan ketelitian metoda NIR dalam memprediksi mutu internal mangga Arumanis dikaji dari koefisien korelasi (r), bias, standard error of calibration set (SEC), standard error of validation set (SEP), coefficient of variation (CV), dan residual predictive deviation (RPD). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa NIRS dapat memprediksi kandungan fisikokimia mangga Arumanis seperti TPT dengan model kalibrasi terbaik menggunakan pengolahan data spektrum normalisasi menunjukkan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.98, 1.05 oBrix, 3.65; untuk total asam menggunakan pengolahan data spektrum dg1 dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.83, 0.17%, 1.27; susut bobot menggunakan pengolahan data spektrum SNV dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.95, 1.22% 2.75; kekerasan menggunakan pengolahan data spektrum SNV dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.94, 4.2 N, 2.11; rasio gula asam menggunakan pengolahan data spektrum dg1N01 dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.94, 5.5, 1.97; dan prediksi CI menggunakan pengolahan data spektrum NIR dg2N01 dengan nilai r, SEP, dan RPD berturut-turut adalah 0.86, 0.05, 1.12. Metoda NIRS dengan analisis PCA, pengolahan data spektrum Mean Normalization dan Smoothing dan MD dapat menggolongkan mangga yang baru dipanen (H0) dengan mangga yang telah disimpan dingin selama 12 dan 22 hari (H12 dan H22) berdasarkan mutu internalnya dengan tingkat akurasi 87%. Metode NIRS dapat mendeteksi CI mangga Arumanis selama penyimpanan dingin dan NIRS dengan analisis PCA dan MD setelah dilakukan pengolahan data spektrum Mean Normalization dan Smoothing dapat menggolongkan mangga yang baru dipetik (H0) dengan mangga yang yang telah terkena chilling injury (H6) dengan akurasi 90%.
Keyword: chilling injury, mahalanobis distance, NIRS, PLS, PCA

Judul: Query Expansion based on Bilingual Dictionary Using Conditional Probability
Abstrak: Query expansion is a technique that can be used to bridge vocabulary gaps between queries and documents in the collection. With query expansion, user will be helped to formulate queries well so that user will optimize the search result. In this study, the expansion term was resulted from the translation of bilingual dictionary. Subsequently, several terms of expansion were elected based on the closeness of its relationship with the original query. This research showed that conditional probability can be used to select expansion term in bilingual translation method query expansion. The result of 1000 documents was more than 97% relevan document can be retrieved by this system. The more expansion term used, the larger number relevan document was retrieved.
Keyword: