<![CDATA[Kandungan lemak merupakan salah satu parameter mutu utama dari kakao. Untuk menentukan lemak kakao, umumnya ditentukan dengan pengukuran standard laboratorium yang pada prosesnya melibatkan bahan kimia, memerlukan waktu yang lama dan bersifat destruktif. Teknologi sinar near infrared (NIR) merupakan metode baru yang bersifat ramah lingkungan, cepat dan tanpa merusak objek. Tujuan dari penelitian ini adalah mengaplikasikan teknologi sinar NIR untuk estimasi kadar lemak pada biji kakao utuh. Model prediksi dibangun dengan menggunakan dua metode regresi yang berbeda yaitu metode principal component regression (PCR) dan partial least square regression (PLSR). Spektrum NIR pada biji kakao diakuisisi dengan instrument NIR (Antaris Thermo Nicolet®), sedangkan kadar lemak aktual diukur dengan metode Soxhlet. Perbaikan data sinyal spektrum NIR dilakukan dengan metode Mean Normalization (MN). Hasil studi menunjukan bahwa teknologi NIR mampu mengestimasi kadar lemak biji kakao dengan tingkat akurasi: koefisien korelasi r = 0.82 (PCR) dan 0.83 (PLSR), koefisien Residual Predictive Deviation (RPD) = 1.75 (PCR) dan 1.8 (PLSR). Berdasarkan hasil studi dapat disimpulkan bahwa teknologi sensor berbasis sinar NIR mampu mengestimasi kadar lemak pada biji kakao secara akurat, efisien, dan ramah lingkungan. Teknologi ini dapat diaplikasikan pada proses sortasi dan grading biji kakao utuh.Kata Kunci: biji kakao, lemak, nirs, plsr, pcr]]>
Copyrights © 2016
