Sri Laila Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Pertanian 2025

Skripsi

Limbah serai wangi (Cymbopogon nardus) hasil penyulingan minyak atsiri memiliki potensi sebagai pakan ternak alternatif karena kandungan nutrisinya yang masih cukup baik. Namun, tingginya kadar serat kasar menyebabkan rendahnya daya cerna oleh ternak. Upaya peningkatan kecernaan dilakukan melalui fermentasi menggunakan mikroorganisme jamur dan bakteri. Penilaian kecernaan secara konvensional umumnya dilakukan dengan metode in vitro yang memerlukan waktu lama, biaya besar, serta prosedur laboratorium yang kompleks. Sebagai alternatif, Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) dipilih karena mampu menganalisis sampel secara cepat, non destruktif, dan efisien. Namun, penerapan NIRS membutuhkan model kalibrasi yang akurat untuk menghubungkan data spektrum dengan nilai kecernaan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengembangkan model kalibrasi NIRS untuk memprediksi parameter kecernaan in vitro seperti kecernaan bahan kering (KcBK), kecernaan bahan organik (KcBO), dan pH pada limbah serai wangi fermentasi. Sebanyak 30 sampel limbah serai wangi difermentasi selama 42 hari menggunakan metode fermentasi dua tahap, yaitu tahap fermentasi jamur selama 28 hari dan tahap fermentasi bakteri selama 14 hari. Sampel dianalisis untuk parameter kimia yaitu kecernaan bahan kering (KCBK), kecernaan bahan organik (KCBO), dan pH. Data hasil analisis kimia tersebut digunakan sebagai nilai referensi (Y) untuk dikalibrasikan dengan data spektrum NIRS (X) yang diambil menggunakan instrumen NIRFlex. Spektrum kemudian diproses dengan metode pretreatment Multiplicative Scatter Correction (MSC) dan De-Trending (DT), lalu dikalibrasi menggunakan metode Principal Component Regression (PCR). Evaluasi performa model dilakukan menggunakan parameter statistik seperti koefisien determinasi (R²), koefisien korelasi (r), Root Mean Square Error of Calibration (RMSEC), dan Residual Predictive Deviation (RPD). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model kalibrasi dengan pretreatment MSC dan DT mampu memberikan akurasi prediksi yang tinggi. Model prediksi untuk parameter pH menghasilkan nilai R² sebesar 0,95 dan RPD sebesar 2,49, sedangkan untuk KCBK dan KCBO masing-masing menunjukkan nilai R² sebesar 0,84 dengan RPD sebesar 2,60 dan 2,49. Nilai-nilai ini mengindikasikan bahwa model yang dibangun memiliki kemampuan prediksi yang sangat baik dan layak digunakan untuk estimasi cepat parameter kecernaan. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa pendekatan NIRS dapat diandalkan dalam memprediksi nilai kecernaan bahan pakan secara efisien. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 167721 2025-07-25 17:12:04 2025-07-26 17:30:57 machine generated