首页>
外文OA文献
>Pendugaan Kandungan Kimia Mangga Gedong Gincu Menggunakan Spektroskopi Inframerah Dekat (Prediction of Chemical Contents in ‘Gedong Gincu’ Mango using Near Infrared Spectroscopy)
【2h】
Pendugaan Kandungan Kimia Mangga Gedong Gincu Menggunakan Spektroskopi Inframerah Dekat (Prediction of Chemical Contents in ‘Gedong Gincu’ Mango using Near Infrared Spectroscopy)
The objective of this work was to predict the soluble solid content, total acid, sugar acid ratio, and crude fiber of ‘Gedong Gincu’ mango non destructive using Near infrared Spectroscopy. Experiments were carried out using 182 samples of ‘Gedong Gincu’ mango. NIR reflectance spectra measurements were performed at wavelength of 1000-2500 nm using NIRFlex N-500 fiber optic solid. References data were collected from laboratory measurements. Five pre-processing treatments, smoothing 3 points (sa3), normalization (n01), first derivative Savitzky-Golay 9 points (dg1), combination (n01, dg1), and the Multiplicative Scatter Correction (MSC) were used to improve the accuracy of the calibration model. Partial Least Square (PLS) method was used to calibrate NIR data through references data. The results show that the best method for prediction of soluble non solid spectra were MSC and 12 factor of PLS with calibration value of Correlation Coefficient (r), Square Error Calibration (SEC), Square Error Prediction (SEP), Ratio of standard error prediction to deviation (RPD) were 0.91, 0.25 %, 0.39 %, 2.14 respectively. Sugar acid ratio content was predictd using MSC and 12 factor of PLS calibration with values of r, SEC, SEP, RPD were 0.81, 32.08 °Brix/%, 38.44 °Brix/%, 1.45. Soluble solid content was predicted using sa3 and 15 factor of PLS calibration with values of r, SEC, SEP, RPD were 0.82, 1.04 °Brix, 1.28 °Brix, 1.52 respectively. Total acid was predicted using dg1 and 3 with the value of r, SEC, SEP, RPD were 0.74, 0.01 %, 0.12 %, 1.33 respectively. It could be concluded that the developed model could be used to predict the chemical contents of ‘Gedong Gincu’ mango non destructively. ABSTRAKTujuan dari penelitian ini adalah memprediksi kandungan total padatan terlarut (TPT), total asam, rasio gula asam, dan padatan tidak terlarut (serat kasar) mangga Gedong Gincu secara non destruktif menggunakan spektroskopi inframerah dekat (NIR). Bahan yang digunakan berupa mangga Gedong Gincu sebanyak 182 buah. Pengukuran spektra reflektan NIR dilakukan pada panjang gelombang 1000 – 2500 nm menggunakan NIRFlex N-500 fiber optik solid dilanjutkan pengukuran data referensi laboratorium. Lima pra-proses data spektra yaitu smoothing 3 points (sa3), normalisasi (n01), first derivative Savitzzky-golay (dg1), kombinasi (n01,dg1), dan Multiplicative Scatter Correction (MSC) dilakukan untuk meningkatkan akurasi model kalibrasi. Kalibrasi data NIR dan data kimia dilakukan menggunakan metode Partial Least Square (PLS). Metode terbaik untuk prediksi padatan tidak terlarut diperoleh dengan pra-proses MSC dan kalibrasi PLS dengan nilai Correlation Coefficient (r), Square Error Calibration (SEC), Square Error Prediction (SEP), Ratio of standard error prediction to deviation (RPD) adalah 0,91, 0,25 %, 0,39 %, 2,14, dan faktor PLS 12. Kandungan rasio gula asam diduga dengan pra-proses MSC serta kalibrasi PLS dengan nilai r, SEC, SEP, RPD adalah 0,81, 32,08 °Brix/%, 38,44 °Brix/%, 1,45 dan faktor PLS yang digunakan 12. TPT diduga menggunakan pra-proses sa3 dan kalibrasi PLS dengan nilai r, SEC, SEP, RPD adalah 0,82, 1,04 oBrix, 1,28 °Brix, 1,52. Model kalibrasi total asam diperoleh pra-proses dg1 dan kalibrasi PLS dengan nilai r, SEC, SEP, RPD adalah 0,74, 0,01 %, 0,12 %, 1,33. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan dapat digunakan untuk menduga kandungan kimia mangga Gedong Gincu secara non destruktif.Kata kunci: Mangga Gedong Gincu; non destruktif; partial least square; pra-proses; spektroskopi NIR
展开▼
机译：这项工作的目的是使用近红外光谱预测“Gedong Gincu”芒果造成的可溶性固体含量，总酸，糖比和粗纤维。使用182个'Gedong Gincu'芒果进行实验。使用NiRFlex N-500光纤固体在1000-2500nm的波长下进行NIR反射光谱测量。从实验室测量中收集了参考数据。五个预处理处理，平滑3点（SA3），归一化（N01），第一个衍生品Savitzky-golay 9点（DG1），组合（N01，DG1）和乘法散射校正（MSC）来提高准确性校准模型。部分最小二乘（PLS）方法用于通过引用数据校准NIR数据。结果表明，用于预测可溶性非固体光谱的最佳方法是MSC和12因素，具有相关系数（R）的校准值，方误差校准（SEC），方误差预测（SEP），标准误差预测的比率偏差（RPD）分别为0.91,0.25％，0.39％，2.14。使用MSC的糖酸比含量预测，PLS校准的12因素具有R，SEC，SEP，RPD的值为0.81,32.08°Brix /％，38.44°Brix /％，1.45。使用SA3预测可溶性固体含量，PLS校准的15因素具有R，SEC，SEP，RPD值为0.82,1.04°Brix，1.28°Brix，1.52。使用DG1和3预测总酸，具有R，SEC，SEP，RPD的值分别为0.74,0.01％，0.12％，1.33。可以得出结论，开发的模型可用于预测“Gedong Gincu”芒果的化学含量。 Abstraktujuan dari Penelitian ini Adalah Memprediksi Kandungan总Padatan Terlarut（TPT），Tant Asam，Rasio Gula Asam，Dan Padatan Tidak Terlarut（Serat Kasar）Mangga Gedong Gincu Sechara Non Destruktif Menggunakan Spektroskopi Inflamerah Dekat（NIR）。巴汉杨迪云山Berupa Mangga Gedong Gincu Sebanyak 182 Buah。 Pengukuran Spektra Reflektan Nir Dilakukan Pada Panjang Gelommang 1000 - 2500 NM Menggunakan Nirflex N-500 Fiber Optik Solid Dilanjutkan Pengukuran数据参考实验室。利马PRA-PROSES数据SPEKTRA YAITU平滑3分（SA3），普通测量（N01），第一个衍生品SAVITZZKY-GOLAY（DG1），KOMBINASI（N01，DG1），DAN乘法散射校正（MSC）Dilakukan Untuk Meningkatkan Akurasi Model Kalibrasi。 Kalibrasi Data Nir Dan Data Kimia Dilakukan Menggunakan Mode最小二乘（PLS）。 Metode Terbaik Untuk Prediksi Padatan Tidak Terlarut Diperoleh邓雁Proves Msc Dan Kalibrasi Pls邓洲Nilai相关系数（R），方误差校准（SEC），方误差预测（SEP），标准误差预测与偏差的标准误差预测比率（RPD）Adalah 0 ，91,0,25％，0,39％，2,14，Dan Faktor Pls 12. Kandungan Rasio Gula Asam Diduga Dengan Proves MSC Serta Kalibrasi Pls Dengan Nilai R，SEC，SEP，RPD Adalah 0,81,32 ，08°Brix /％，38,44°Brix /％，1,45 Dan Faktor PLS杨·迪昆山12. TPT Diduga Menggunakan PRA-Profes SA3 Dan Kalibrasi Pls Dengan Nilai R，SEC，SEP，RPD Adalah 0,82,1 ，04 Obrix，1,28°Brix，1,52。型号Kalibrasi总Asam Diperoleh PRA-Profes DG1 Dan Kalibrasi PLS Dengan Nilai R，SEC，SEP，RPD Adalah 0,74,0.01％，0.12％，1,33。 Hasil Penelitian Ini Menunjukkan Bahwa模型阳Dikembangkan Dapat Digunakan Untuk Menduga Kandungan Kimia Mangga Gedong Gincu Sechara Non Storatuktif.Kata Kunci：Mangga Gedong Gincu; non destruktif;部分最小二乘;普利斯; Spektroskopi NIR.
展开▼
