PREDIKSI KADAR TOTAL PADATAN TERLARUT (TPT) DAN VITAMIN C BUAH MANGGA ARUMANIS (MANGIFERA INDICA L) MENGGUNAKAN NEAR INFRARED SPECTROSCOPY (NIRS) DENGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE (PLS) | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

PREDIKSI KADAR TOTAL PADATAN TERLARUT (TPT) DAN VITAMIN C BUAH MANGGA ARUMANIS (MANGIFERA INDICA L) MENGGUNAKAN NEAR INFRARED SPECTROSCOPY (NIRS) DENGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE (PLS)


Pengarang

SALMAN RIVALDI - Personal Name;

Dosen Pembimbing



Nomor Pokok Mahasiswa

1405106010055

Fakultas & Prodi

Fakultas Pertanian / Teknik Pertanian (S1) / PDDIKTI : 41201

Penerbit

Banda Aceh : Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala., 2019

Bahasa

Indonesia

No Classification

1

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Abstrak, Total padatan terlarut (TPT) dan vitamin C merupakan suatu komponen penting dalam mangga. Total padatan terlarut (TPT) merupakan total unsur atau elemen mineral yang terlarut didalam suatu larutan. TPT disebut juga dengan kadar gula total, karena kualitas rasa manis dari buah diukur dengan pengukuran kadar gula. Vitamin C merupakan vitamin yang larut dalam air dan esensial untuk biosintesis kolagen. Pengukuran TPT dapat dilakukan menggunakan alat refraktometer, sedangkan vitamin C diukur menggunakan metode titrasi, serta dengan penggunaan gelombang elektromagnetik seperti NIRS. Penelitian ini bertujuan menguji dan mengevaluasi teknologi NIRS sebagai metode cepat dan tepat dalam memprediksi kandungan TPT dan vitamin C pada mangga dengan metode Partial Least Squares (PLS) serta menentukan metode koreksi spektrum yang terbaik dan akurat untuk memprediksi TPT dan vitamin C pada mangga dengan menggunakan pre-treatment Baseline Correction, dan Multiplicative Scatter Correction (MSC). Penelitian ini menggunakan buah mangga jenis Arumanis, yang berjumlah 30 sampel. Prediksi TPT dan vitamin C dengan NIRS menggunakan alat FT-IR IPTEK T-1516. Pengolahan data menggunakan Unscramble software® X version 10.5. Hasil penelitian menunjukkan prediksi TPT pada mangga dengan metode Partial Least Squares (PLS) menghasilkan sufficient performance dengan nilai RPD yang didapat yaitu 1,29 dan metode koreksi terbaik pada pendugaan TPT ialah Baseline Correction dengan nilai RPD 1,53, r sebesar 0,4783 , R2 sebesar 0,5600 dan RMSEC sebesar 2,9048. Sedangkan hasil prediksi vitamin C pada mangga menghasilkan good model performance dengan nilai RPD yang didapat yaitu 2,18 dan metode koreksi terbaik pada pendugaan vitamin C ialah MSC dengan nilai RPD 2,36, r sebesar 0,9026, R2 sebesar 0,8147 dan RMSEC sebesar 4,4067.

Tidak Tersedia Deskripsi

Citation



    SERVICES DESK