| dc.description.abstract | Lada (Piper nigrum L.) adalah salah satu komoditas perkebunan yang memiliki potensi besar untuk meningkatkan perekonomian Indonesia. Lada memiliki senyawa yang menimbulkan rasa pedas dan gurih yaitu piperin yang pada umumnya dianalisis menggunakan metode kimia yang membutuhkan waktu lama sehingga dibutuhkan metode yang lebih cepat yaitu teknologi Near Infra Red Spectroscopy (NIRS). Di Indonesia telah banyak studi mengenai NIRS, akan tetapi studi NIRS untuk komoditas lada belum pernah dilakukan. Tujuan penelitian ini adalah menentukan ukuran partikel, transformasi data, dan data pretreatment terbaik terhadap prediksi kandungan air dan piperin pada bubuk lada putih dengan Partial Least Square (PLS) dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Tahap pertama penelitian ini yaitu biji lada digiling menjadi 60 dan 100 mesh. Setiap sampel ditimbang 30 gram untuk pengukuran reflektan dan analisis kimia. Reflektan diukur menggunakan FT-NIR spektrometer dan kandungan kimia menggunakan metode standar AOAC. Data spektra NIRS ditransformasikan menjadi absorban (Log 1/R) dan koefisien Kubelka-Munk (K/S) dan diterapkan data pretreatment yaitu MSC, turunan kedua (dg2), dan kombinasinya. Kemudian data spektra dikalibrasi dengan data kimia menggunakan metode PLS. Spektra data dari ukuran partikel, transformasi data, dan pretreatment terbaik digunakan untuk memperoleh komponen utama (principal component/PC) menggunakan principal component analysis (PCA) sebagai input JST. Pada metode JST digunakan input 2, 5, dan 8 PC dengan 10 neuron pada hidden layer dan output berupa kandungan kimia bubuk lada. Evaluasi hasil kalibrasi dan validasi PLS dan JST berdasarkan kriteria; nilai koefesien korelasi (r), standard error of calibration (SEC), standard error of validation (SEP), ratio of performance to deviation (RPD), coefficient of variation (CV), dan konsistensi. ..dst | id |
