Penentuan Mutu Mangga Arumanis (Mangifera Indica L.) Secara Nondestruktif Menggunakan Nir Spectroscopy.

Abstract

Kualitas dan rasa mangga Arumanis ditentukan dari tingkat ketuaan atau kematangan buah saat pemanenan. Mangga Arumanis tergolong buah klimakterik diindikasikan dengan peningkatan laju respirasi saat mengalami periode pematangan. Pada umumnya mangga Arumanis dipanen dalam kondisi tua. Pematangan mangga Arumanis biasanya ditentukan secara visual berdasarkan sifat fisik seperti warna dan bentuk. Metode ini tidak akurat karena perubahan warna selama proses pematangan tidak terlalu signifikan. Selama fase pematangan, tingkat kandungan pati akan menurun dan kandungan gula meningkat. Ini menentukan bahwa kandungan pati pada saat panen menentukan mutu dan rasa mangga Arumanis. Penentuan kandungan pati secara akurat pada saat panen sangat penting. Selama ini penentuan kandungan pati dilakukan secara destruktif dengan uji laboratorium, yang tidak sesuai dengan penanganan segar mangga Arumanis. Karena itu diperlukan metode nondestruktif untuk penentuan kandungan pati dan kandungan kimia lain mangga Arumanis. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan mutu mangga Arumanis secara nondestruktif menggunakan NIR spectroscopy. Penelitian ini terdiri atas tiga tahapan, pertama akuisisi data reflektan NIR pada panjang gelombang 1000- 2500 nm. Digunakan 80 sampel manga Arumanis. Sampel dipanen oleh petani diperkebunan Indramayu, Jawa Barat. Buah di pisahkan menjadi empat kategori umur panen, 105 hari, 98 hari, 91 hari, dan 84 hari, masing-masing kategori terdiri atas 20 sampel. Kedua adalah pengambilan data kimia secara destruktif yaitu kandungan pati, kadar air, TPT (Total Padatan Terlarut), pH dan kekerasan. Ketiga adalah pengembangan model kalibrasi NIR dengan data kimia menggunakan metode PLS. Tiga pengolahan data NIR yaitu sa3 (Smoothing Average 3 Points), no1 (Normalization between 0 to 1), dg1 (First Derivative Savitzky-Golay), dan kombinasi sa3 dan dg1 digunakan untuk meningkatkan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model PLS menggunakan dg1 dapat memprediksi kandungan pati dengan baik dengan nilai SEP (Standard Error of Validation) dan RPD (Ratio of Prediction to Deviation) berturut-turut adalah 1.38 % dan 3.48. Model PLS terbaik untuk TPT adalah dengan menggunakan kombinasi sa3 dan dg1 dengan nilai SEP dan RPD berturut-turut adalah 1.55 % dan 2.34. Model PLS dengan sa3 adalah model terbaik untuk memprediksi kadar air dari mangga Arumanis (SEP 0.853 % dan RPD 2.11) dan kekerasan (SEP 0.35 % dan RPD 2.88). Model terbaik untuk prediksi pH menggunakan no1 dengan SEP dan RPD sebesar 0.39 % dan 1.87. Kecuali pH, metode NIR spectroscopy yang dikembangkan mampu memprediksi dengan baik dan akurat kandungan pati, total padatan terlarut, kadar air, dan kekerasan mangga Arumanis.