Pengembangan Metode Pengujian Keaslian Beras Aceh Menggunakan Nirs Dengan Metode PCA
Abstract
Abstrak. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model pendugaan untuk menilai keaslian beras Aceh berdasarkan spektrum NIRS yang dihasilkan. Pendeteksian keaslian beras Aceh secara cepat dan efesien dapat diwujudkan melalui pengembangan teknologi Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS). Penelitian ini menggunakan beras varietas Sigupai (Aceh Barat Daya), varietas Sanbay (Simeulue) dan varietas Ciherang. Jumlah sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah 45 sampel. Pengukuran spektrum beras menggunakan Self developed FT-IR IPTEK T-1516. Klasifikasi data spektrum beras menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dengan dua pretreatment yaitu De-trending dan Multiplicative Scatter Correction. Hasil penelitian ini diperoleh yaitu: Spektrum NIRS beras menunjukkan keberadaan kandungan lemak pada panjang gelombang 2355 nm - 2462 nm. Kandungan karbohidrat pada panjang gelombang 2256 nm - 2321 nm. Kandungan protein pada panjang gelombang 2056 nm - 2166 nm. Kandungan kadar air pada panjang gelombang 1910 nm-1980 nm dan panjag gelombang 1411 nm - 1492 nm menunjukkan kandungan protein dan kadar air. NIRS dengan metode PCA mampu membedakan pencampuran beras Sigupai dengan beras Ciherang dimana pembedaan terbaik terjadi dalam bentuk dua macam pengelompokan yaitu beras Sigupai ≥ 75 dan beras Sigupai ≤50 dan pretreatment de-trending merupakan pretreatment terbaik dalam mengklasifikasi beras Aceh (Sigupai dan Sanbay) dengan beras Nasional (Ciherang).
Development of Methods for Testing the Authenticity of Aceh Rice Using NIRS with the PCA Method
Abstract. The purpose of this study is to develop a prediction model to assess the authenticity of Aceh rice based on the NIRS spectrum produced. The detection of the authenticity of Aceh rice quickly and efficiently can be realized through technological development Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS). This study uses Sigupai rice varieties (Aceh Barat Daya), Sanbay (Simeulue) and Ciherang. The number of samples used in this study was 45 samples. Measurement of rice spectrum using Self developed FT-IR IPTEK T-1516. Rice spectrum data classification uses the Principal Component Analysis (PCA) with two pretreatments, namely De-trending and Multiplicative Scatter Correction. The results of this study were obtained: NIRS spectrum of rice showed the presence of fat content at a wavelength of 2355 nm - 2462 nm. Carbohydrate content at wavelength 2256 nm - 2321 nm. Protein content at wavelength 2056 nm - 2166 nm. The content of water content at a wavelength of 1910 nm-1980 nm and wave length of 1411 nm - 1492 nm shows the protein content and water content. NIRS with the PCA method was able to distinguish the mixing of Sigupai rice from Ciherang rice where the best differentiation occurred in the form of two types of grouping namely Sigupai rice ≥ 75 and Sigupai rice ≤ 50 and de-trending pretreatment was the best pretreatment in classifying Aceh rice (Sigupai and Sanbay) with National rice (Ciherang).
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Cen, H dan Y. He. 2007. Theory and application of near infrared reflectance spectroscopy in determination of food quality. J. Trends in Food Sci & Technol.18:72-83.
Chen, J.Y. Yelian, M. Satoshi, S dan Han, Z. 2008. Near Infrared Spectroscopy for Determination of the Protein Composition of Rice Flour. Food Sci. Technol. Res., 14 (2), 132-138.
Bakhtiar, E. 2009. Pengembangan Padi yang Berbasis Potensi Lokal Aceh. Univarsity Farm Universitas Syiah Kuala Sub Stasion Pengembangan Padi.
Firdaus, J., R. Hasbullah, U. Ahmad dan M. R. Suhartanto. 2014. Deteksi Cepat Viabilitas Benih Padi Menggunakan Gelombang Near Infrared dan Model Jaringan Saraf Tiruan. Jurnal Penelitian Tanaman Pangan. Vol. 33 (22). 77-86.
Klaithin, R. Thawatchai, P. Parichat, T. Kaewalin, K. Sa-nguansak, T dan Suchada V. 2012. Pasting Cell: An Alternative Sample Cell for Detection of Aspergillus flavus Infected Milled Rice by NIR Spectroscopy. CMU.J.Nat.Sci.Special Issue on Agricultural & Natural Resources Vol. 11 (1).
Munawar, A, A. 2014. Multivariate Analysis and Artificial Neural Network Approaches of Near Infrared Spectroscopy Data for Non-Destructive Quality Attributes Prediction of Mango. Goettingen. George-August University.
Osborne, B. G., Fean, T., Hindle, P. H. 1993. Practical NIR Spectroscopy. Longman Scientific and Technical, United Kingdom.
Zulfahrizal, A. A. Munawar dan H. Meilina. 2016. Estimasi Kandungan Lemak Pada Biji Kakao Utuh Secara Cepat dan Non-Destrukktif dengan Menggunakan Teknologi NIRS. Jurnal Otomasi, Kontrol dan Instrumentasi. Vol. 8 (1). 17-24.
Zulfahrizal, A.A. Munawar, dan H. Meilina. 2017. Rancang Bangun Alat Sensor Portable Berbasis Pengembangan Aplikasi Teknologi Near Infrared Sebagai Metode Baru yang Rapid dan Non-Destructive untuk prediksi Kualitas Kakao. Prosiding Seminar Nasional Pasca Sarjana Universias Syiah Kuala. 32-37.
DOI: https://doi.org/10.17969/jimfp.v4i1.9878
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2019 Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian
JIM Agribisnis|JIM Agroteknologi|JIM Peternakan|JIM Teknologi Hasil Pertanian|JIM Teknik Pertanian|
JIM Ilmu Tanah|JIM Proteksi Tanaman|JIM Kehutanan
E-ISSN: 2614-6053 | 2615-2878 | Statistic | Indexing | Citation | Dimensions
Alamat Tim Redaksi:
Fakultas Pertanian,Universitas Syiah Kuala
Jl. Tgk. Hasan Krueng Kalee No. 3, Kopelma Darussalam,
Banda Aceh, 23111, Indonesia.
Email:jimfp@usk.ac.id