Penentuan Kadar Lemak Secara Non-Destruktif Pada Bubuk Biji Kakao (Berbasis Nirs-Partial Least Square) Dengan Menerapkan Metode Mean Normalization Dan De-Trending

Muaida Alfia (Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala)
Zulfahrizal Zulfahrizal (Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala)
Agus Arip Munawar (Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala)

Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian
Vol 1, No 1 (2016): November 2016

Abstrak. Saat ini untuk menentukan kadar lemak pada biji kakao dilakukan dengan mengekstrak biji kakao menggunakan pelarut tertentu yang memakan waktu cukup lama, sehingga metode penentuan mutu secara cepat dan tepat diperlukan untuk menghasilkan komoditas kakao standar mutu tinggi yang dapat diwujudkan  dengan metode near infrared reflectance spectroscopy (NIRS). Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini membandingkan data spektrum antar pretreatment mean normalization (MN) dan de-trending dan (DT) dalam mengkoreksi spektrum NIRS yang dihasilkan serta mengembangkan metode non-destruktif NIRS dalam menduga kandungan lemak pada bubuk biji kakao. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Instrumentasi dan Energi Program Studi Teknik Pertanian pada bulan Maret sampai Mei 2016. Hasil penelitian yang diperoleh bahwa metode NIRS menggunakan preatreatment de-trending dan mean normalization pada panjang gelombang 2300-2400 nm merupakan panjang gelombang yang paling relevan untuk menduga kadar lemak pada bubuk biji kakao. Pendugaan PLS yang didukung pretreatment telah menghasilkan pendugaan yang tergolong good model performance. Pada pendugaan kadar lemak PLS yang sangat baik dalam meningkatkan kinerja PLS pada cross validation adalah de-trending.                                                                                                                Abstract. determining fat content in cocoa beans is generally performed by extracting cocoa beans using certain solvent extraction  which takes a long time. Determining quality method quickly and exactly required to produce the commodity of high quality standard cocoa that is realized by of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) method. The aim of this research is to compare the spectral data pretreatment mean normalization (MN) and de- trending and (DT) in correcting the NIRS spectrum which is namely and to develop of non-destructive NIRS method in predicting the fat content in cocoa powder. This research was conducted in Instrumentation Laboratory and Energy of Agriculture department from March to May 2016. the  results of the research  obtained that the NIRS method used de-trending and mean normalization spectra correction methods at a wave-length range of 2300-2400 nm, found to be the most relevant to estimate the fat content in cocoa powder. The estimation of PLS been produced a of good model performance.