Prediksi Secara Non Destruktif Padatan Tidak Terlarut Dan Chilling Injury Mangga Cv.Gedong Gincu Selama Penyimpanan Dingin Menggunakan Near Infrared Spectroscopy (Nirs).

Abstract

Mangga Gedong Gincu adalah produk ekspor Indonesia. Mangga yang diekspor harus memenuhi kualitas ekspor berupa mutu fisik dan kimia. Penanganan yang kurang tepat seperti penyimpanan pada suhu dingin di bawah suhu optimum dapat menyebabkan buah terkena chilling injury. Monitoring mutu buah mangga selama penyimpanan secara non destruktif merupakan metode yang banyak dikembangkan oleh para peneliti. Penentuan mutu kimia mangga Gedong Gincu biasanya dilakukan melalui analisis dan pegujian di laboratorium. Metoda ini dinilai mahal dan membutuhkan waktu lama. Sedangkan pendugaan chilling injury menggunakan metoda destruktif dengan mengukur laju ion leakage. Penggunaan spektroskopi NIR yang bersifat non destruktif merupakan cara untuk mempercepat waktu pengukuran dan dilakukan tanpa merusak produk. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi mutu internal (padatan tidak terlarut, ion leakage, susut bobot, kekerasan, total padatan terlarut, total asam, dan rasio gula asam) mangga Gedong Gincu dengan NIR Spectroscopy. Bahan yang digunakan adalah mangga Gedong Gincu sebanyak 182 buah dengan umur petik 100 dan 110 hari setelah bunga mekar (HSBM). Pengukuran spektra reflektan NIR dilakukan pada panjang gelombang 1000-2500 nm menggunakan NIRFlex N-500 Fiber Optik Solid dan dilanjutkan pengukuran data referensi di laboratorium secara destruktif. Pengukuran dilakukan selama penyimpanan dingin selama 22 hari dengan selang 2 hari. Gejala chilling injury diamati melalui perubahan laju ion leakage pada mangga yang disimpan pada suhu 8oC dengan umur petik 100 dan 110 HSBM. Lima pengolahan data spektra yaitu smoothing avarage 3 points (sa3), normalisasi (n01), first derivative Savitzzky-golay (dg1), kombinasi (n01,dg1), dan Multiplicative Scatter Correction (MSC) dilakukan untuk meningkatkan akurasi kalibrasi. Kalibrasi data NIR dan data kimia dilakukan menggunakan metode Partial Least Square (PLS). Model yang dihasilkan dievaluasi dengan menggunakan parameter statistik yaitu koefisien korelasi (r), SEC dan SEP sekecil mungkin, dan RPD > 1.5. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik yang dihasilkan untuk memprediksi kandungan padatan non terlarut, susut bobot dan rasio gula asam diperoleh dengan pengolahan data spektra NIR menggunakan MSC. Pengolahan data spektra NIR dengan dg1 digunakan untuk model terbaik memprediksi perubahan ion leakage dan total asam. Sa3 digunakan untuk memperoleh model terbaik memprediksi parameter kekerasan dan TPT. Pengukuran secara non destruktif menggunakan spektroskopi NIR menggunakan metode PLS dapat memprediksi dengan baik kandungan padatan non terlarut, ion leakage, susut bobot, kekerasan, dan TPT. Sedangkan kandungan total asam dan rasio gula asam belum dapat diprediksi dengan baik.