Prediksi Kandungan Fisikokimia Mangga Gedong Gincu Menggunakan Spektroskopi Nir

Abstract

Buah mangga yang sudah dipanen, sebelum dipasarkan biasanya disortir berdasarkan kualitas buah seperti ukuran, warna, kerusakan, dan aroma. Pada umumnya mangga yang telah dipanen oleh petani disortir dan digrading secara manual dan bersifat subjektif sehingga hasil sortir dan grading tidak sesuai dengan kualitas mutu internal atau kandungan fisikokimia mangga Gedong Gincu. Metode untuk memprediksi kandungan kimia buah mangga selama penyimpanan tanpa merusak dengan Near Infrared Spectroscopy (NIRS) merupakan salah satu alternatif untuk mengurangi permasalahan subjektifitas dalam proses grading. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji metode NIR spectroscopy untuk memprediksi mutu mangga Gedong Gincu berdasarkan mutu internal dengan tujuan khusus sebagai berikut: (1) Melakukan kalibrasi dan validasi data NIR dengan sifat fisikokimia; susut bobot, kekerasan, total padatan terlarut (TPT), rasio gula asam, keasaman, total padatan non terlarut (serat) menggunakan metoda partial least square (PLS); (2) Menggolongkan mangga Gedong Gincu berdasarkan rasio kandungan gula asam (asam, asam-manis, dan manis); dan (3) Mengelompokkan mangga Gedong Gincu berdasarkan kandungan total padatan non terlarut (serat) dengan analisis PCA selama penyimpanan. Buah mangga dengan tiga umur petik (100, 110 dan 115 HSBM) diukur reflektannya, dilanjutkan dengan pengukuran sifat fisikokimia mangga. Kemudian mangga disimpan selama 10 hari. Pengukuran reflektan dan sifat fisiko kimia mangga dilakukan kembali setiap 2 hari sekali untuk mangga 100 dan 110 HSBM, dan setiap 1 hari sekali untuk 115 HSBM. Parameter sifat fisikokimia mangga yang diamati adalah TPT, kekerasan, kadar asam, rasio kandungan gula asam, kandungan total padatan non terlarut (serat), dan susut bobot. Prediksi kandungan kimia mangga Gedong Gincu menggunakan metode kalibrasi PLS dan penggolongan kandungan total padatan non terlarut (serat) mangga Gedong Gincu menggunakan metode principal component analysis (PCA). Ketepatan dan ketelitian metode NIR dalam memprediksi kandungan kimia mangga Gedong Gincu dikaji dari koefisien korelasi (r), standar error of calibration set (SEC), standar error of validation set (SEP), coefficient of variation (CV), dan residual predictive deviation (RPD). Hasil penelitian menunjukkan bahwa NIRS dan PLS dapat memprediksi kandungan fisikokimia mangga Gedong Gincu sebagai berikut ; TPT dengan nilai SEP=0,79 (oBrix) dan RPD= 2.77 menggunakan pengolahan data spektrum kombinasi Standard Normal Variate dan first derivative Savitzzky-golay (SNV,DG1); total asam dengan nilai SEP= 0.05% dan nilai RPD= 2.88 dengan pengolahan data spektrum first derivative Savitzzky-golay (DG1); susut bobot dengan nilai SEP= 1.06%, dan RPD= 3.94 dengan pengolahan data spektrum kombinasi Smoothing dan normalisasi (SA3,NO1); rasio gula asam dengan nilai SEP= 34 (oBrix/%) dan RPD= 2.23 dengan pengolahan data spektrum kombinasi normalisasi dan first derivative Savitzzky-golay (NO1,DG1); kekerasan dengan nilai SEP= 0.92N dan RPD= 2.31 dengan pengolahan data spektrum kombinasi second derivative Savitzzky-golay dan standar normal variate (DG2,SNV); dan kandungan total padatan non terlarut (serat) dengan nilai SEP= 0.93% dan RPD= 2.49 dengan pengolahan data spektrum kombinasi Smoothing dan second derivative Savitzzky-golay (SA3,DG2). Metode NIRS dapat menggolongan mangga berdasarkan rasio kandungan gula asam (asam, asam-manis, manis) menghasilkan tingkat akurasi 77%. Namun metode NIRS dan PCA belum dapat mengelompokkan secara akurat mangga berdasarkan kandungan total padatan non terlarut (serat) selama penyimpanan dengan keragaman PC1 85% dan PC2 12%.