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: Pendugaan Kandungan Kimia Utama Tepung Terigu Menggunakan Near Infrared Spectroscopy.
Abstrak: Tepung terigu diproduksi untuk memenuhi kebutuhan pangan dan kebutuhan industri. Produksi terigu pada tahun 2016 sebesar 5.845 juta ton. Penentuan kandungan tepung terigu harus dilakukan pada setiap hasil produksi untuk mengetahui kualitas tepung. Biasanya penentuan mutu tepung terigu dilakukan dengan metode konvensional yang membutuhkan waktu yang cukup lama. Penentuan komposisi kimia tepung terigu dapat dilakukan dengan waktu yang cepat jika menggunakan metode near infrared spectroscopy (NIRS). Tujuan penelitian ini adalah mengkaji akurasi metode NIRS dalam menentukan kandungan kimia (kadar air, kadar protein, dan kadar abu) tepung terigu secara non destruktif. Reflektan tepung terigu diukur menggunakan NIR Spectrometer, kemudian kandungan kimia (kadar air, protein, dan abu) dilakukan menggunakan metode kimia. Data reflektan ditransformasi ke absorban, kemudian dilakukan pengolahan data spektrum (smoothing average 3 points (SA3), second derivative (dg2) dan kombinasi SA3 dan dg2). Kalibrasi data NIRS dan data kimia menggunakan partial least squares (PLS) dan multiple linear regression (MLR). Hasil model kalibrasi terbaik menggunakan metode PLS pada kandungan kadar air diperoleh menggunakan data original dan 5 faktor (r = 0.99%, SEC = 0.44%, SEP = 0.43%, CVc = 3.30%, CVv = 3.52%, RPD = 6.91) dan kandungan kadar protein diperoleh menggunakan pengolahan data kombinasi (SA3 dan dg2) dan 4 faktor (r = 0.98, SEC = 0.21%, SEP = 0.26%, CVc = 2.11%, CVv = 2.62% , RPD = 4.64). Pendugaan kandungan kadar air dan protein tepung terigu secara non destruktif dapat dilakukan menggunakan metode NIRS, sedangkan untuk kandungan kadar abu dengan metode NIRS tidak dapat digunakan. Hasil pendugaan dengan metode MLR stepwise juga baik untuk kandungan kadar air dan kadar protein.
Keyword: kandungan kimia, MLR, NIRS, PLS, tepung terigu

Judul: Cycle Hamilton pada Graf Lengkap, Graf Regular, dan Graf 2-Connected 4-Regular Berorder Kurang dari Sepuluh.
Abstrak: Suatu graf disebut graf Hamilton apabila graf tersebut memuat cycle Hamilton, yaitu cycle yang melewati setiap vertex tepat satu kali. Menentukan keberadaan cycle Hamilton pada suatu graf dapat menggunakan syarat cukup yang berupa teorema-teorema yang telah diperkenalkan sejak tahun 1950-an. Beberapa syarat cukup yang dibahas dalam karya ilmiah ini adalah syarat cukup yang berhubungan dengan graf lengkap dan graf regular. ,,,
Keyword: graf Hamilton, graf regular, graf lengkap, graf 2-connected 4-regular.