Judul: Pendugaan komposisi kimia Modified Cassava Flour (Mocaf) dengan metode Near Infrared (NIR)
Abstrak: The objective of this study was to apply NIR method to analyze modified cassava flour (MOCAF) accurately, more simple, requiring no chemicals, and quickly predict the chemical compositions (moisture, ash, pH, amylose contents). The wavelength ranges to predicting MOCAF chemical compositions, from 1000 to 2500 nm (4000-10000 cm-1 at intervals of 4 cm-1). Prediction results represent the reflectance data (R) of 70 samples with 1500 wavelength data, whereas the absorbance data (A) was obtained with transformation log (1/R). Calibration method which used in this study are principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS). Data treatment on the reflectance and absorbance spectrum curve estimation MOCAF chemical compositions, among others: smooth average 3 points, second derivative Savitzky-Golay 9 points, and combination both of them. A number of 70 MOCAF were used as samples. Samples were divided into two phases: ± 45 samples (2/3 of total samples) for developing calibration equation and ± 25 samples (1/3 of total samples) for performing validation. NIR data analysis result shows that PLS method with NIR reflectance data and the smooth average 3 points is the best method of calibration and data treatment to predicting moisture contents of MOCAF. Prediction of ash, pH, and amylose contents of MOCAF best obtained with the PLS method, the NIR absorbance data, and combination data treatment of smooth average 3 points and second derivative Savitzky-Golay 9 points. The standard error of prediction (SEP) and coefficient of variability (CV) respectively were 0.49% and 4.2% for moisture contents; 0.02% and 2.8% for ash contents; 0.02 and 0.4% for pH contents; and 0.39% and 1.3% for amylose contents.
Keyword: 

Judul: Model Prediksi Kandungan Kimia Tepung Berbasis Ubi Kayu Secara Non-Destruktif Dengan Metode Spektroskopi NIR
Abstrak: Meningkatnya impor ubi kayu beberapa tahun terakhir ini memicu para peneliti di bidang pemuliaan untuk merakit varietas unggul baru yang high yielding dan high starch content. Perbedaan genotipe ubi kayu hasil program pemuliaan berpengaruh terhadap karakteristik fisik dan kimianya. Karakteristik fisik dan kimia ini menentukan arah pemanfaatan (fungsionalitas) dalam pembuatan produk akhir. Penentuan karakteristik fisik dan kimia tepung sampai saat ini dilakukan dengan metode konvensional di laboratorium. Metode konvensional ini membutuhkan biaya yang mahal dan waktu pengerjaan yang cukup lama. Namun saat ini telah dikembangkan teknologi instrumentasi yang dapat memprediksi beberapa kandungan kimia suatu bahan dengan proses yang cepat dan non destruktif yaitu spektroskopi near infrared (NIR). Tujuan penelitian ini adalah mengkaji penggunaan spektroskopi NIR dalam memprediksi komponen kimia pada tepung berbasis ubi kayu dengan metode PLS. Dalam penelitian ini, ubi kayu yang berasal dari 24 genotipe stabil ubi kayu (5 genotipe tetua dan 19 genotipe turunan) hasil pemuliaan diolah menjadi tepung ubi kayu dan mocaf (modified cassava flour). Spektra reflektan tepung berbasis ubi kayu ini diukur menggunakan spektrofotometer NIR pada panjang gelombang 1000-2500 nm. Pada tahap selanjutnya, dilakukan pengukuran kadar air, total pati dan amilosa dengan metode kimia di Laboratorium. Model kalibrasi dikembangkan dengan metode partial least square (PLS) dan beberapa praperlakuan data seperti turunan pertama Savitzky-Golay (dg1), standard normal variate (SNV), kombinasi dg1 dan SNV serta proses transformasi spektra yang dilakukan untuk meningkatkan akurasi prediksi. Evaluasi hasil kalibrasi dan validasi NIR dalam memprediksi dengan kadar air dan komponen pati dilakukan berdasarkan analisis statistik meliputi nilai koefisien korelasi (r), koefisien determinasi (R2), standar error of validation (SEC), standar error of validation (SEP), ratio prediction to deviaton (RPD), bias, dan coefficient variation (CV). Model yang dibangun menggunakan spektra reflektan dengan praperlakuan kombinasi dg1 dan SNV merupakan model terbaik untuk menduga kadar air dan total pati, sedangkan model yang dibangun menggunakan spektra absorban dengan praperlakuan kombinasi dg1 dan SNV merupakan model terbaik untuk menduga amilosa. Evaluasi statistik menunjukkan, model prediksi kadar air memiliki r = 0.98, R2 = 0.95, SEC = 0.17%, SEP = 0.19%, CVkalibrasi = 2.64, CVvalidasi = 2.90, Bias = -0.05, dan RPD = 5.01. Model prediksi total pati memiliki hasil evaluasi r = 0.87, R2 = 0.76, SEC = 3.40%, SEP = 3.39%, CVkalibrasi = 4.21, CVvalidasi = 4.15, Bias = -0.16 dan RPD = 2.04. Sementara itu, model prediksi amilosa memberikan hasil evaluasi sebagai berikut: r = 0.97, R2 = 0.93, SEC dan SEP 0.89% dan 0.97%, CVkalibrasi = 3.26, CVvalidasi = 3.57, Bias = -0.11 serta RPD = 3.39. Penelitian ini membuktikan metode NIR sangat baik dan layak digunakan untuk memprediksi kadar air dengan rentang 4.59-8.23%, total pati dengan rentang 61.54-92.70% dan amilosa dengan rentang 16.56-33.86%.
Keyword: NIR, kadar air, komponen pati, tepung berbasis ubi kayu

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: