Deteksi Kandungan Formalin dan Perubahan Mutu Daging Ayam Menggunakan Portable Near Infrared Spectrometer (NIRS)

Abstract

Salah satu produk pemenuhan kebutuhan protein utama di Indonesia adalah daging ayam. Hal ini dikarenakan produksi daging ayam yang cukup cepat serta harganya relatif murah jika dibandingkan dengan sumber protein hewani yang lain. Selain itu, daging ayam juga mudah diperoleh di pasar oleh masyarakat. Daging ayam rawan mengalami kontaminasi di tengah perjalanan sebelum sampai di tangan konsumen. Panjangnya proses daging ayam segar sampai ke tangan konsumen menjadi alasan beberapa oknum tidak bertanggung jawab untuk mencampur daging ayam dengan bahan pengawet agar daging ayam terlihat segar lebih lama. Salah satu bahan yang biasa digunakan untuk mengawetkan daging ayam adalah formalin. Keamanan pangan merupakan hal yang sangat penting bagi konsumen. Hal ini menuntut cepatnya proses klasifikasi dan sortasi pada daging ayam yang baik untuk diolah lebih lanjut atau tidak. Tujuan utama dari riset ini adalah untuk mengembangkan model yang dapat memprediksi kualitas daging ayam segar dengan mendeteksi perubahan kadar air, drip loss, pH, pertumbuhan mikroba serta kandungan formalin pada penyimpanan suhu ruang menggunakan portable NIR spectrometer (NIRS). Metode yang digunakan untuk mengolah data kualitas daging ayam adalah Partial Least Square Regression (PLS-R). Data dianalisis menggunakan software Unscrambler® X 10.4 (CAMO, Oslo, Norway). Parameter yang akan diuji untuk memprediksi kualitas daging ayam adalah kadar air, drip loss, pH, dan pertumbuhan mikroba. Untuk mengetahui adanya kandungan formalin pada daging ayam dilakukan 2 perlakuan berupa kontrol (tanpa pencelupan formalin) dan dilakukan pencelupan pada larutan formalin 2 ppm selama 10 detik. Metode analisis yang digunakan untuk memprediksi adanya kandungan formalin pada daging ayam adalah Partial Least square Discriminant Analysis (PLS-DA). Hasil dari penelitian ini berupa performa terbaik ditunjukkan oleh koefisien korelasi (r), standard error of calibration (SEC) dan standar error of prediction (SEP), yang masing-masing adalah 0.77, 2.41, 2.19 untuk prediksi kadar air, 0.87, 1.89, 2.05 untuk prediksi drip loss, 0.75, 0.15, 0.14 untuk prediksi pH, dan 0.80, 0.33, 0.34 untuk model prediksi pertumbuhan mikroba yang menentukan kualitas daging ayam. Metode PLS-DA mampu memprediksi adanya perbedaan daging ayam yang mengandung formalin dan tidak menggunakan data yang sudah dilakukan pre-treatment 1st derivative savitzky golay. Hasil terbaik menghasilkan nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas dan false positive rate, yaitu masing-masing 92.86%, 92.86%, 92.86%, dan 7.14%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa portable near-infrared spectrometer berpotensi digunakan sebagai alat analisis kualitas daging ayam serta membedakan adanya ayam yang diberikan perlakuan formalin.