http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/76 2026-05-18T15:46:42Z 2026-05-18T15:46:42Z Riskawati, Eka http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/173063 2026-05-11T07:31:53Z 2026-01-01T00:00:00Z

Analisis Potensi Limbah Biomassa Industri Pisang dan Valorisasi Batang Pisang Menjadi Serat Alami dengan Penghitungan Jejak Karbon Riskawati, Eka Produksi pisang skala industri menghadapi tantangan, salah satunya adalah timbulan limbah biomassa yang sangat besar, yakni sekitar 60% hingga 80% dari total biomassa tanaman. Pengelolaan limbah yang kurang memadai menyebabkan pelepasan emisi gas rumah kaca ke atmosfer melalui proses dekomposisi alami di lahan produksi. Di sisi lain, biomassa pisang memiliki potensi sebagai penyerap karbon yang signifikan selama masa pertumbuhan tanamannya. Oleh karena itu, penerapan praktik pertanian cerdas iklim melalui valorisasi limbah sangat mendesak untuk dilakukan guna menjaga keberlanjutan lingkungan dan meningkatkan nilai ekonomi biomassa. Penelitian ini secara umum bertujuan untuk menganalisis potensi limbah tanaman pisang dengan penghitungan jejak karbon. Secara khusus, penghitungan jejak karbon berfokus pada valorisasi limbah bagian batang untuk dikonversi menjadi serat alami. Metode uji proksimat dan ultimat digunakan untuk karakterisasi kandungan unsur hara dan nilai kalor biomassa sebagai dasar penentuan strategi valorisasi. Pendekatan Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) digunakan untuk menghitung baseline emisi dari dekomposisi limbah dengan menggunakan faktor emisi terhadap kandungan karbon teridentifikasi. Metode Life Cycle Assessment (LCA) dengan integrasi metode pengkategorian dampak IPCC 2021 diterapkan pada proses valorisasi untuk menghitung jejak karbon dan kontribusi dari setiap tahapan proses. Mass Flow Analysis digunakan untuk memetakan aliran massa dan efisiensi konversi biomassa dalam proses valorisasi. Hasil analisis karakteristik menunjukkan bahwa setiap bagian tanaman pisang memiliki potensi pemanfaatan spesifik berdasarkan kandungan kimianya. Bagian daun memiliki konsentrasi karbon tertinggi sebesar 39,89% dan nilai kalor mencapai 15,9 MJ/kg, sehingga potensial untuk difungsikan sebagai sumber bioenergi. Di sisi lain, batang pisang didominasi oleh kandungan serat sehingga mendukung fungsinya sebagai bahan baku serat alami. Secara keseluruhan, limbah biomassa mengandung mineral penting untuk sumber hara tanaman. Akan tetapi, proses pemanfaatannya perlu mempertimbangkan kadar air yang sangat tinggi. Per hektare lahan diestimasi menyimpan stok karbon dengan rata-rata 3,24 ± 0,27 ton dan mampu menyerap karbon dioksida sebesar 7,93 ± 0,45 ton CO2 per tahun. Timbulan limbah above-ground biomass (AGB) diperkirakan mencapai 85,76 ± 6,48 ton biomassa segar dan diperkirakan menghasilkan emisi fraksi CO2 sebesar 6,43 ± 0,45 ton CO2/ha dan N2O sebesar 0,32 ± 0,02 ton CO2 eq/ha. Temuan ini menegaskan kondisi biomassa tanaman pisang sebagai penyerap sekaligus sumber emisi dan menegaskan pentingnya valorisasi untuk mencegah karbon tersebut terlepas ke atmosfer. Proses valorisasi batang pisang menjadi serat alami menghasilkan jejak karbon sebesar 7,29 kg CO2 eq per pengolahan 1000 kg batang atau 2,35 kg CO2 eq per kg serat. Titik hotspot berasal dari konsumsi energi listrik untuk operasional mesin dekortikator. Meski menghasilkan emisi selama proses produksi, valorisasi mampu mencegah pelepasan karbon biogenik dan N2O masing-masing mencapai 2,19 kg CO2 dan 1,61 kg CO2 eq untuk setiap pengolahan satu ton batang pisang segar. Hasil MFA menunjukkan validasi nilai yield yang kecil dari proses valorisasi hingga dihasilkan serat kering sebesar 0,31% sehingga dibutuhkan optimasi alat dan mesin dekortikasi. Akan tetapi, skenario valorisasi 100% timbulan limbah batang dengan integrasi pengembalian biomassa AGB dan limbah sekunder dari proses konversinya dapat menghemat biaya pupuk sebesar Rp16.849.218 dan memberikan margin produksi serat sebesar Rp15.245.526 per hektare. Selain serat, limbah AGB dan produk samping proses dekortikasi berpotensi untuk dimanfaatkan lebih lanjut menjadi biomaterial, pupuk organik, dan produk kesehatan berbasis ekstraksi bahan aktif. Saran penelitian selanjutnya perlu difokuskan pada penguatan data empiris mengenai dinamika dekomposisi biomassa dan kuantifikasi karbon tanah secara lebih akurat. Selain itu, diperlukan perluasan batasan sistem dalam analisis LCA mencakup seluruh rantai produksi buah pisang dan integrasinya dengan skenario pengembalian hara menjadi sistem lingkar tertutup yang utuh. Rekayasa pada alat mesin dekortikasi sangat disarankan untuk meningkatkan efisiensi energi dan rendemen serat yang dihasilkan. Dalam rangka perumusan model ekonomi sirkular, diperlukan penentuan strategi valorisasi yang kemudian diterapkan analisis dampak lingkungan dan ekonomi. Hasil pemodelan dapat difungsikan untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis multi-kriteria guna mengoptimalkan pemanfaatan limbah biomassa menuju agroindustri yang cerdas iklim.

2026-01-01T00:00:00Z Jinan, Shausan Fairuz http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/173058 2026-05-11T00:05:02Z 2026-01-01T00:00:00Z

Profil Whole-Genome Sequencing pada Salmonella Resisten Ampisilin Asal Air Irigasi Pertanian Jinan, Shausan Fairuz Air irigasi merupakan sumber utama kontaminasi mikroorganisme patogen pada produk pertanian. Salah satu mikroorganisme patogen yang sering terdeteksi pada pangan dan lingkungannya adalah Salmonella spp.. Keberadaan Salmonella spp. yang resisten terhadap antibiotik menjadi ancaman serius bagi kesehatan global, terutama pada produk sayuran segar. Penelitian sebelumnya (Ardianti 2025) telah mengidentifikasi gen resistensi (blaTEM dan blaSHV) pada sembilan isolat Salmonella spp. dan satu isolat Klebsiella spp. yang berasal dari air irigasi pertanian tanaman selada menggunakan PCR standar. Penelitian ini merupakan studi lanjutan yang berfokus pada karakterisasi resistensi ampisilin pada isolat Salmonella spp. dari air irigasi pertanian dari tanaman selada. Studi ini bertujuan mengeksplorasi dan menganalisis isolat Salmonella spp. resisten ampisilin melalui pendekatan fenotipik dan genotipik berbasis next-generation sequencing (NGS) melalui whole-genome sequencing (WGS) yang dilakukan dalam empat tahapan penelitian. Tahap pertama dilakukan uji fenotipik terhadap ampisilin menggunakan metode Kirby–Bauer pada sembilan isolat terduga Salmonella spp., satu isolat Klebsiella spp., serta kontrol (Salmonella Typhimurium ATCC 14028 sebagai kontrol sensitif dan Salmonella BCID 1.3 sebagai kontrol resisten). Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari sembilan isolat terduga Salmonella, terdapat 1 isolat sensitif (11,1%), 4 isolat resisten (44,4%), dan 4 isolat heteroresisten (44,4%). Kontrol Salmonella Typhimurium ATCC 14028 menunjukkan pola sensitif, sedangkan Salmonella BCID 1.3 menunjukkan pola resisten, dan isolat Klebsiella menunjukkan pola heteroresisten. Selanjutnya, seluruh isolat yang menunjukkan pola heteroresisten diinkubasi kembali dengan perpanjangan waktu hingga 48 jam. Setelah inkubasi 48 jam, isolat-isolat tersebut menunjukkan perubahan menjadi pola resistensi penuh. Dengan demikian, empat isolat terduga Salmonella dan Klebsiella yang sebelumnya heteroresisten berpotensi menjadi resisten terhadap ampisilin. Pada tahap kedua dilakukan uji konfirmasi terhadap sembilan isolat terduga Salmonella spp. menggunakan real-time PCR dengan target gen invA. Isolat Salmonella Typhimurium ATCC 14028 dan Salmonella BCID 1.3 digunakan sebagai kontrol positif, sedangkan isolat Klebsiella digunakan sebagai kontrol negatif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari sembilan isolat terduga Salmonella, dua isolat (H.2.1 dan H.2.2) terkonfirmasi sebagai Salmonella dengan nilai Cq masing-masing 17,80 dan 18,32, sedangkan isolat lainnya menunjukkan hasil negatif serupa dengan kontrol negatif (Klebsiella). Kedua isolat terkonfirmasi tersebut (H.2.1 dan H.2.2) juga menunjukkan pola resisten terhadap ampisilin pada uji Kirby–Bauer yang mengindikasikan adanya Salmonella resisten antibiotik betalaktam dalam air irigasi. Tahap ketiga meliputi sekuensing NGS pada isolat Salmonella spp. H.2.1 dan H.2.2 yang dirakit secara de novo menjadi contig menggunakan Galaxy. Kedua isolat menunjukkan persentase GC sebesar 52% dengan ukuran genom sekitar 4,7– 4,8 Mbp serta kelengkapan tinggi (BUSCO 98,4–100%). Namun, isolat H.2.2 memiliki tingkat fragmentasi lebih tinggi (163 kontig; N50 58.287 bp) dibandingkan H.2.1 (57 kontig; N50 175.037 bp), sehingga kualitas perakitannya relatif lebih rendah. Pada kontrol positif, Salmonella Typhimurium ATCC 14028 dan Salmonella BCID 1.3 memiliki persentase GC 51,79–52,17% dengan ukuran genom sekitar 4,8 Mbp dan kelengkapan tinggi (BUSCO 98,4–100%); meskipun demikian, ATCC 14028 menunjukkan fragmentasi lebih tinggi (160 kontig; N50 67.266 bp) dibandingkan BCID 1.3 (56 kontig; N50 291.078 bp). Sebagai pembanding, kontrol negatif Klebsiella H.9.2 memiliki persentase GC lebih tinggi (57,79%) dan ukuran genom lebih besar (5,37 Mbp), serta kualitas perakitan lebih baik (45 kontig; N50 600.631 bp; BUSCO 100%). Secara keseluruhan, karakteristik genom isolat Salmonella (sampel dan kontrol positif) konsisten dan berbeda jelas dari Klebsiella, sehingga mendukung data untuk analisis WGS. Pada tahap keempat dilakukan analisis hubungan kekerabatan antar isolat dianalisis melalui pohon filogenetik, gen resistensi, gen virulensi, dan keberadaan plasmid. Hubungan kekerabatan antar isolat dianalisis menggunakan perangkat lunak MEGA versi 12 melalui konstruksi pohon filogenetik. Hasil analisis filogenetik menunjukkan isolat H.2.1 dan H.2.2 sebagai Salmonella Paratyphi B, BCID 1.3 sebagai S. Schwarzengrund, ATCC 14028 sebagai S. Typhimurium, dan Klebsiella H.9.2 sebagai Klebsiella quasipneumoniae. Penentuan serotipe Salmonella dilakukan menggunakan SeqSero2. Hasil ini konsisten antara pohon filogenetik dengan SeqSero2 untuk isolat Salmonella. Identifikasi gen resistensi antibiotik dilakukan menggunakan AMRFinderPlus v3.12.8 dengan coverage dan identity >99%. Hasilnya menunjukkan bahwa isolat S. Paratyphi B var. Java H.2.1 dan H.2.2 membawa gen blaTEM-135 (ampisilin) dan fosA4 (fosfomisin), dan memiliki plasmid tipe IncI1 yang berpotensi resistensi ampisilin yang dapat ditransfer secara horizontal. Isolat Salmonella BCID 1.3 memiliki keragaman gen resistensi yang lebih luas (beta-laktam, kuinolon, aminoglikosida, makrolida, dan sulfonamida) sehingga tergolong multi-drug resistant (MDR). S. Typhimurium ATCC 14028 tidak membawa gen resistensi, namun memiliki plasmid (IncFII dan IncFIB). Adapun isolat Klebsiella quasipneumoniae H.9.2 hanya memiliki gen blaOKP-B-8 yang berkontribusi terhadap resistensi beta-laktam (ampisilin). Identifikasi gen virulensi dilakukan menggunakan ABRicate v1.0.1 dengan basis data VFDB. Hasilnya menunjukkan bahwa seluruh isolat Salmonella memiliki gen adhesi (fimD dan fimH) untuk melekat ke sel inang, gen SPI-1 (invasi awal) dan SPI-2 (survival dan replikasi intraseluler), serta gen terkait dengan penekanan inflamasi, ketahanan terhadap kondisi nutrisi terbatas, dan potensi infeksi sistemik. Gen pembentuk biofilm hanya ditemukan pada isolat H.2.2 dan BCID 1.3, sementara itu isolat Klebsiella quasipneumoniae memiliki jumlah gen virulensi yang lebih sedikit, namun tetap menunjukkan potensi sebagai patogen. Temuan ini menunjukkan adanya risiko kontaminasi Salmonella dari air irigasi yang membawa gen virulensi dan resistensi ampisilin, terutama pada sayuran seperti selada.

2026-01-01T00:00:00Z Baladraf, Thabed Tholib http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/173028 2026-05-04T23:22:53Z 2026-01-01T00:00:00Z

Desain Model Prediksi Produktivitas, Rendemen, Susut dan Optimasi Tebang Muat Angkut Giling Hulu Agroindustri Gula Tebu Baladraf, Thabed Tholib Agroindustri gula tebu menghadapi permasalahan struktural berupa ketidakpastian kondisi agronomis dan ketidakstabilan sistem tebang–muat–angkut–giling yang berdampak pada penurunan produktivitas, rendemen, dan peningkatan susut sepanjang rantai tebang muat angkut giling. Monitoring konvensional pada level lahan yang tidak real time dan memiliki nilai error relatif 7,22% menyebabkan keputusan panen bersifat reaktif dan menimbulkan mismatch. Hal ini menyebabkan dampak lanjutan yang merugikan berupa antrian ekstrem, penurunan kualitas tebu, dan kerugian operasional pada agroindustri gula tebu dan petani. Permasalahan tersebut menunjukkan bahwa pendekatan eksisting tidak lagi memadai, dan diperlukan mekanisme prediktif yang mampu mengestimasi kondisi agronomis serta kualitas tebu secara kuantitatif sebelum keputusan operasional diambil. Penelitian ini bertujuan untuk 1) menganalisis kemampuan prediktif model machine learning pada kondisi operasional nyata dalam mengestimasi aspek agronomis tebu berupa ketinggian, produktivitas, dan °Brix di level lahan, 2) menganalisis kemampuan integrasi prediksi susut berbasis machine learning dengan optimasi tebang muat angkut melalui Non Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) dalam pemilihan rute spasial dinamis dan penjadwalan tersesuai di hulu agroindustri gula tebu, 3) menghasilkan rancangan arsitektur sistem berbasis spasial, machine learning, dan algoritma metaheuristik dalam mengoptimalisasi proses di hulu agroindustri gula tebu. Business Process Modelling Notation (BPMN) dan Goal Oriented Requirement Engineering (GORE) digunakan untuk pemetaan kondisi terkini dengan berbasiskan informasi agroindustri gula tebu. Terdapat dua submodel yang dirancang dalam penelitian ini yaitu submodel monitoring pertumbuhan panen dan submodel optimasi tebang muat angkut giling. Pada submodel monitoring pertumbuhan panen, digunakan data mingguan indikator morfologi dari pabrik gula, indikator meteorologi dari ERA5, indikator vegetasi dan indikator derivatif yang didapatkan dari satelit (Sentinel-2, Landsat-9, fusion) dengan distribusi dan rentang waktu selaras yaitu 2021-2024 di Jawa Timur sebagai dasar pengembangan model prediksi ketinggian, produktivitas, dan °Brix. Data dikelompokkan berdasarkan sumber citra dan digunakan sebagai variabel prediktor dalam model machine learning. Preprocessing dan feature selection dilakukan pada masing masing kelompok data dan selanjutnya digunakan sebagai input pada machine learning Extreme Gradient Boosting (XGB), Random Forest (RF), dan Support Vector Regression (SVR) untuk prediksi ketinggian, produktivitas, dan °Brix tingkat lahan. Pada submodel optimasi tebang muat angkut giling, digunakan data harian lingkungan dan operasional yang mencakup lokasi lahan, lokasi pabrik, jarak dan waktu tempuh, volume tebu per petak, data kedatangan truk, kapasitasi sistem, data antrian, data ambient, data tipe jalan, dan data historis °Brix selama transportasi serta tunggu giling. Data yang telah dikumpulkan akan digunakan dalam memprediksi susut transportasi dan susut tunggu giling melalui XGB yang nantinya digunakan sebagai input dalam fungsi tujuan sehingga optimasi akan terintegrasi machine learning. Optimasi rute dirancang melalui NSGA-II untuk tiga tujuan yaitu F1 (minimasi jarak), F2 (minimasi waktu), F3 (minimasi susut) dengan lima skenario dinamis untuk menghasilkan rekomendasi rute adaptif. Sedangkan optimasi penjadwalan giling dengan NSGA-II memiliki dua tujuan F1 (minimasi waktu tunggu) dan F2 (minimasi susut) dengan enam skenario dinamis untuk menghasilkan distribusi jadwal giling ideal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kondisi terkini hulu agroindustri gula tebu didominasi praktik dengan metode tradisional pada proses monitoring dan pengambilan keputusan yang dilakukan. Di sisi lain, integrasi antar proses masih terfragmentasi sehingga menimbulkan inefisiensi dan keputusan berbasis intuisi. Mengacu kepada permasalahan tersebut, diketahui terdapat dua kebutuhan sistem utama yaitu submodel monitoring pertumbuhan panen dan optimasi sistem tebang muat angkut giling pada agroindustri gula tebu. Hasil perancangan prediksi ketinggian tebu menunjukkan bahwa algoritma XGB menghasilkan nilai R² dalam rentang 0,8551–0,9126, diikuti oleh SVR dengan rentang 0,8476–0,9038, dan RF dengan nilai 0,8561–0,9001. Pada perancangan model prediksi produktivitas, didapatkan rentang R2 pada XGB sebesar 0,8880–0,9433, diikuti oleh SVR dengan rentang 0,8941–0,9358, dan RF dengan nilai 0,8864–0,9393. Sedangkan pada prediksi °Brix, XGB menghasilkan R2 sebesar 0,9246–0,9290, diikuti RF dengan R² 0,9264–0,9275, dan SVR dengan R² 0,9129–0,9270. Berdasarkan hasil perancangan submodel monitoring pertumbuhan panen ini, dihasilkan bahwa pendekatan XGB dengan kelompok data C menjadi kombinasi paling baik dibandingkan pendekatan lainnya. Integrasi model machine learning dalam memprediksi susut °Brix pada proses transportasi dan waktu tunggu giling dikombinasikan dengan pendekatan metaheuristik berbasis stochastic multiobjective optimization melalui NSGA-II dan data spasial menunjukkan performa yang konsisten. Model prediktif susut transportasi dan tunggu giling masing-masing menghasilkan koefisien determinasi (R²) sebesar 0,9195 dan 0,8634. Hasil prediksi tersebut selanjutnya diintegrasikan sebagai parameter dinamis dalam optimasi rute dan penjadwalan giling. Optimasi rute menghasilkan perbaikan kinerja dengan rentang 8,6%–12,1% untuk jarak, 4,5%–8,0% untuk waktu, dan 0,89%–1,26% untuk susut. Sementara itu, optimasi penjadwalan giling melalui enam skenario menunjukkan peningkatan kinerja pada waktu tunggu sebesar 32,9%–66,2% dan pada susut yang dihasilkan sebesar 26,3%–58,4%. Validasi menunjukkan peningkatan stabilitas dan pemerataan sistem, yang ditandai dengan perbaikan indikator distribusi dan ketidakpastian. Secara keseluruhan, penelitian ini menghasilkan sistem penunjang keputusan berbasis predictive–prescriptive analytics yang mampu mengurangi ketidakpastian, meningkatkan sinkronisasi suplai–proses, serta mengoptimalkan kinerja operasional agroindustri gula tebu

2026-01-01T00:00:00Z Cecilia, Rose Uli Ruth http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/172998 2026-04-27T23:39:38Z 2026-01-01T00:00:00Z

Antihypertensive, Antioxidative, Antidiabetic Properties of Jack Bean Peptides Produced Under Enzymatic Membrane Reactor Cecilia, Rose Uli Ruth Rising consumer interest in functional foods stems from heightened understanding of nutrition-wellness connections, where bioactive peptides have gained considerable recognition due to their proven health-beneficial properties. This research focused on generating bioactive peptides with antioxidant, DPP-IV inhibitory, and ACE inhibitory activities from Canavalia ensiformis protein isolate through continuous proteolysis employing combined alcalase and neutrase enzymes. The investigation encompassed two primary phases: (1) jack bean protein isolate preparation and (2) sustained enzymatic hydrolysis examining [E]/[S] ratios, pH levels, and residence time (t) impacts. A 5 kDa PES membrane was selected for its complete enzyme molecule retention capability within the reactor system. When the reaction to determine the optimal [E]/[S] ratio parameters was carried out, the DPP-IV inhibitory activity obtained was small and insignificant, so no analysis was carried out for other parameters. Optimal operational parameters were established at [E]/[S] = 5%, pH = 7.5, and t = 12 h. These conditions yielded permeate results of 0.6143 mg SE/mL peptide content, 0.0454 mg TEAC/mL antioxidant capacity, and 92.18% ACE inhibition. Compared to unprocessed filtered substrate, peptide content and ACE inhibition showed enhancement while antioxidant capacity declined. This upward pattern resulted from bioactive peptide generation, whereas the downward trend occurred due to membrane rejection of phenolic compounds. Throughout 48-hour continuous filtration, peptide content and antioxidant capacity rose while ACE inhibition activity diminished. Antioxidant activity and ACE inhibition demonstrated IC50 values of 34.93 mg peptide/mL and 36.62 µg peptide/mL, respectively. These findings validate jack bean protein isolate as an effective source for producing multifunctional bioactive peptides. The research establishes groundwork for commercially viable and environmentally sustainable functional food ingredient manufacturing from lesser-utilized legumes via continuous bioprocessing technology.; Peningkatan minat masyarakat terhadap pangan fungsional berakar dari pemahaman yang menguat terkait hubungan nutrisi dari makanan yang dikonsumsi terhadap efek kesehatan, sejalan dengan peningkatan minat terhadap peptida bioaktif karena bioaktivitasnya yang terbukti bermanfaat bagi kesehatan. Dalam penelitian ini, peptida bioaktif yang memiliki aktivitas antioksidan, aktivitas penghambatan DPP-IV, dan ACE diperoleh dari isolat protein kacang koro pedang (Canavalia ensiformis) menggunakan sistem proteolisis kontinu dengan kombinasi enzim alkalase dan neutrase. Penelitian ini terdiri dari dua tahap utama: (1) persiapan isolat protein kacang koro pedang dan (2) hidrolisis enzimatik kontinu yang berfokus pada pengaruh [E]/[S], pH, dan waktu tinggal (t). Membran PES 5 kDa digunakan karena kemampuannya dalam menahan molekul enzim sepenuhnya di dalam reaktor. Ketika reaksi penentuan parameter rasio [E]/[S] optimal, aktivitas penghambatan DPP-IV yang diperoleh kecil dan tidak signifikan, sehingga tidak dilakukan analisis untuk parameter lainnya. Kondisi operasi optimal dari seluruh parameter, diperoleh pada perlakuan [E]/[S] = 5%, pH = 7,5, dan t = 12 jam. Dalam kondisi ini, kadar peptida, kapasitas antioksidan, dan penghambatan ACE dalam permeat masing-masing adalah 0,6143 mg SE/mL, 0,0454 mg TEAC/mL, dan 92,18%. Jika dibandingkan dengan substrat yang tidak dihidrolisis dan disaring (SUF), terjadi peningkatan kadar peptida dan penghambatan ACE serta penurunan kapasitas antioksidan pada permeat. Tren peningkatan ini disebabkan oleh produksi peptida dengan bioaktivitas, sedangkan tren penurunan disebabkan oleh penolakan senyawa fenolik oleh membran. Selain itu, selama proses filtrasi kontinu jangka panjang selama 48 jam, kadar peptida dan kapasitas antioksidan meningkat sementara aktivitas penghambatan ACE menurun. Nilai IC50 yang diperoleh untuk kapasitas antioksidan dan penghambatan ACE masing-masing adalah 34,93 mg peptida/mL dan 36,62 µg peptida/mL. Hasil ini menunjukkan bahwa isolat protein kacang koro pedang merupakan substrat yang potensial untuk menghasilkan peptida bioaktif. Penelitian ini dapat dijadikan panduan untuk produksi bahan pangan fungsional yang menjanjikan dan berkelanjutan dari kacang-kacangan yang masih belum dimanfaatkan secara maksimal menggunakan teknologi bioproses kontinu.

2026-01-01T00:00:00Z