Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
PENDUGAAN KADAR AIR BERAS KETAN PUTIH DENGAN TEKNOLOGI NIRS MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT REGRESSION (PRE-TREATMENT DE-TRENDING, DERIVATIVE-2, DAN STANDART NORMAL VARIATE)
Pengarang
MARDIANTONO - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
1505106010043
Fakultas & Prodi
Fakultas Pertanian / Teknik Pertanian (S1) / PDDIKTI : 41201
Subject
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala., 2019
Bahasa
Indonesia
No Classification
621.362
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
Kadar Air merupakan salah satu komponen penting dalam beras ketan putih yang dapat mempengaruhi kualitas dari beras ketan putih. Penelitian ini bertujuan menguji dan mengevaluasi teknologi NIRS sebagai metode cepat dan tepat dalam memprediksi kadar air beras ketan dengan metode Principal Component Regression (PCR) serta menentukan metode koreksi spektrum yang terbaik dan akurat untuk memprediksi kadar air beras ketan dengan menggunakan pretreatment De- Trending, Derivative-2, dan Standart Normal Variate (SNV). Penelitian ini menggunakan beras ketan putih yang didapat dari pasar Rukoh Banda Aceh, yang berjumlah 35 sampel. Perlakuan yang diberikan adalah tanpa perendaman, dibasahi, dan perendaman selama 5, 10, 15, 20, dan 25 menit. Prediksi kadar air beras ketan dengan NIRS menggunakan alat self developed FT-IR IPTEK T-1516 dan metode referensi yang digunakan adalah metode gravimetri yang berdasarkan pada Association of Official Analytical Chemists (AOAC). Pengolahan data menggunakan Unsclambers sofware® X version 10.5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa NIRS dengan metode PCR mampu menghasilkan model yang baik untuk pendugaan beras ketan. Penelitian ini menghasilkan empat model pendugaan kadar air beras ketan dimana satu model tergolong very good performance (RPD>3) dan tiga model tergolong good model performance (RPD>2) sehingga dapat dikatakan bahwa semua model yang dihasilkan layak dan baik untuk pendugaan kadar air beras ketan. Pretreatment terbaik pada penelitian ini adalah Standart Normal Variate (SNV) dengan nilai RPD 3,12, r sebesar 0,95, R2 sebesar 0,89, dan RMSEC sebesar 2,34.
Kata Kunci : NIRS, De-Trending, Derivative-2, SNV, Kadar Air, Beras Ketan Putih
Tidak Tersedia Deskripsi
PREDIKSI KADAR AIR GABAH MENGGUNAKAN NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT REGRESSION (PRE-TREATMENT MULTIPLICATIVE SCATTER CORRECTION, SECOND DERIVATIVE DAN DE-TRENDING) (MARVIKA SARI, 2018)
KLASIFIKASI CEPAT DAN NON-DESTRUKTIF BUBUK BIJI KAKAO BERDASARKAN TINGKAT FERMENTASI MENGGUNAKAN NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY (Rita Zahara , 2016)
PREDIKSI KADAR AIR BERAS MENGGUNAKAN NIRS DENGAN METODE PLS DAN PRETREATMENT STANDARD NORMAL VARIATE, DERIVATIVE-I, SAVITZKY GOLAY SMOOTHING (NURHASANAH, 2018)
TEKNOLOGI NIRS UNTUK KLASIFIKASI CAMPURAN MINYAK NILAM HASIL FRAKSINASI DENGAN MINYAK KERUING MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (FERI MARZATILLAH, 2021)
PENGEMBANGAN METODE KEMOMETRIK UNTUK TEKNOLOGI NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY (NIRS) PADA PENGUJIAN KUALITAS MINYAK NILAM ACEH (Aris Munandar, 2023)