<![CDATA[AbstractBasal stem rot (BSR) disease caused by Ganoderma sp. is a major disease in oil palm. One of the keys to successfully control BSR disease is to detect the pathogenic infections as early as possible. Early detection technique has been developed in this study was using volatile compounds sensors known as an electronic nose, specifically Electronic Nose 118. Plant samples were obtained from roots, stems, leaves, and soils of four plant categories, which were midly, moderately, and severely infected by Ganoderma, and healthy plants. The test results showed that Electronic Nose was able to record the profile of volatile organic compounds (VOC) produced by Ganoderma sp. The Linear Discriminant Analysis (LDA) results showed that the root and stem samples were differentiated in fairly high level of discrimination with values of 89.66% and 94.59% respectively, while for internal validation value were 98.18% and 89.18%. However, for leaf and soil samples, Electronic Nose 118 resulted in low discriminations. The test results show that Electronic Nose 118 can distinguish samples of roots and stems of healthy plant and Ganoderma-infected plant with a high accuracy.[Keywords: Ganoderma, linier discriminant analysis (LDA), pathogen infection, sensor, volatile organic compound] AbstrakPenyakit busuk pangkal batang (BPB) yang disebabkan oleh Ganoderma sp. merupakan penyakit utama pada kelapa sawit. Salah satu kunci keberhasilan pengendalian penyakit BPB adalah diketahuinya infeksi patogen sedini mungkin. Teknik deteksi dini yang saat ini dikembangkan dalam penelitian ini adalah menggunakan sensor senyawa volatil yang dikenal dengan electronic nose, khususnya Electronic Nose 118. Sampel tanaman diperoleh dari akar, batang, daun, dan tanah dari empat kondisi tanaman, yaitu tanaman yang terinfeksi Ganoderma ringan, sedang, berat dan tanaman sehat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa profil senyawa organik volatil yang dihasilkan oleh infeksi Ganoderma sp. dapat ditangkap oleh Electronic Nose 118 dengan baik. Hasil analisis Linear Discriminat Analysis (LDA) menunjukkan bahwa sampel akar dan batang terbedakan dengan tingkat diskriminasi yang cukup tinggi dengan nilai secara berurutan yaitu 89,66% dan 94,59%, sedangkan untuk validasi internal masing-masing 98,18% dan 89,18%. Namun demikian, untuk sampel daun dan tanah, pengujian dengan Electronic Nose 118 menghasilkan tingkat diskriminasi yang rendah. Hasil pengujian menunjukkan Electronic Nose 118 dapat membedakan sampel akar dan batang dari tanaman sehat dan tanaman terserang Ganoderma dengan akurasi tinggi.[Kata kunci : Ganoderma, LDA, infeksi patogen, sensor, senyawa organik volatil]]]>
Copyrights © 2022
