C. Manfaat Penelitian
II. TINJAUAN PUSTAKA
2. Aplikasi metode near infrared (NIR)
Metode near infrared (NIR) telah banyak diperkenalkan dan digunakan di beberapa negara maju pada benua seperti Eropa, Amerika Utara, Asia, Australia, dan New Zealand baik dalam bidang industri maupun dalam bidang pertanian. Sedangkan di Indonesia sendiri, metode ini belum banyak digunakan terutama di dalam bidang pertanian.
Penerapan metode NIR telah lama berkembang terutama untuk keperluan bahan pangan, pertanian, kedokteran, farmasi, dan industri kimia. Untuk bahan pangan dan hasil pertanian seperti kedelai, jagung, beras, daging, ikan, hortikultura, metode NIR dapat digunakan untuk penentuan komposisi kimia seperti kadar air, lemak, asam, gula, protein dan berbagai senyawa lainnya. Selain itu metode NIR digunakan dalam industri susu, yaitu untuk menentukan kandungan protein, lemak, dan kadar air dalam susu murni dan menentukan kandungan protein yang terdapat dalam tepung susu skim.
Berdasarkan sifat absorban dan reflektan dari energi radiasi yang dipancarkan, maka metode NIR dapat digunakan untuk menduga komposisi kimia suatu bahan. Aplikasi metode NIR dalam industri produk pangan dan pertanian telah banyak dilakukan. Diawali oleh Norris dan Hart (1962) yang menemukan bahwa kadar air yang terkandung pada biji-bijian dan bibit tanaman dapat diukur pada panjang gelombang sebesar 1940 nm. Pengaplikasian secara komersil metode NIR pertama diperkenalkan oleh Williams (1973) yang menganalisis gandum dan biji-biji berkadar minyak.
Miller (1990) menggunakan turunan pertama pada pantulan spektrum untuk mendeteksi adanya jamur hitam, jamur abu-abu dan kerusakan lain seperti sunscald. Hasilnya menunjukkan bahwa indeks mutu tomat dapat berdasarkan pada nilai turunan pantulan dengan jangkauan panjang gelombang antara 590 – 710 nm, sehingga nilai ini dapat digunakan untuk memisahkan antara tomat yang baik dari jamur hitam, jamur abu-abu dan sunscald.
Metode NIR juga dapat digunakan untuk memperkirakan konsentrasi gula dan asam pada buah-buahan, seperti mangga yang dilakukan oleh Budiastra et al. (1995). Mereka mengklasifikasikan mangga kedalam tiga jenis rasa yaitu rasa manis, manis asam, dan asam yang diukur dengan teknologi NIR pada 200 contoh mangga dengan kisaran panjang gelombang 1400 – 1975 nm. Metode stepwise dari regresi berganda (SMLR) digunakan untuk memilih panjang gelombang optimal untuk menduga konsentrasi sukrosa dan asam malat. Panjang gelombang terpilih untuk memprediksi sukrosa dengan NIR adalah 1533 nm, 1605 nm, 1821 nm sedangkan untuk asam malat adalah 1621 nm, 1813 nm, 1821 nm, 1933, 1941 nm, 1965, dan 1968 nm.
Sugiana (1995) dengan menggunakan NIR Spectrophotometer untuk mendeteksi kememaran buah apel varietas Rome Beauty dengan panjang gelombang 900–1400 nm. Hasil yang diperoleh adalah panjang gelombang NIR yang tepat untuk mendeteksi kememaran buah apel varietas Rome Beauty adalah 930 nm, 940 nm, 950 nm, 960 nm, 1110 nm, dan 1390 nm. Disimpulkan juga bahwa kekerasan buah apel tidak terlalu berpengaruh terhadap pantulan spektrum yang dihasilkan, sehingga hasil pantulan spektrum yang diperoleh dari setiap apel dikatakan mempunyai sifat sama.
Victor (1996) dengan menggunakan sistem NIR melakukan pengelompokan buah varietas Manalagi berdasarkan kememaran dengan panjang gelombang 900 – 2000 nm. Disimpulkan bahwa kedalaman dan diameter memar buah apel tidak dipengaruhi oleh lama penyimpanan, tetapi dipengaruhi oleh ketinggian perlakuan memar yang diberikan serta panjang gelombang 1400 – 2000 nm tidak dapat digunakan untuk membedakan secara nyata adanya kememaran pada buah apel Manalagi.
Chang et al. (1998) melakukan penelitian untuk menduga total padatan
terlarut jus jeruk, apel, papaya, pear dan pisang. Dari berbagai jus buah tersebut dikembangkan algoritma umum untuk penentuan total padatan terlarut beberapa jus buah.
Rosita (2001) menerapkan metode NIR untuk memprediksi mutu buah duku. Dari penelitian tersebut disimpulkan bahwa NIR dapat memprediksi kadar gula dan kekerasan buah duku dengan baik. Disimpulkan pula bahwa
data absorbansi NIR memberikan nilai korelasi yang lebih tinggi (0.91), standar error lebih rendah (0.87) dan koefisien keragaman yang akurat (5.39).
Fontaine et al. (2002) menerapkan NIR dalam menduga kandungan asam amino kedelai. Didapat bahwa 85 - 98 % variasi asam amino mampu dijelaskan dengan baik menggunakan NIR. Mereka juga telah menggunakan metode tersebut untuk memprediksi kandungan asam amino esensial beberapa bahan pakan yakni kedelai, rapeseed meal, tepung biji bunga matahari, polong, tepung ikan, tepung daging, dan tepung produk samping pemotongan ayam.
Munawar (2002) menerapkan metode NIR untuk menduga kadar gula dan kekerasan buah belimbing. Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa data absorban NIR dapat menduga kadar gula dan kekerasan buah belimbing dengan baik. Hal ini ditunjukkan dengan koefisien korelasi yang tinggi.
Mitamala (2003) menerapkan metode NIR untuk menduga kadar air, karbohidrat, protein, dan lemak tepung jagung. Dari penelitian tersebut disimpulkan bahwa NIR dapat memprediksi kadar air, karbohidrat, protein, dan lemak tepung jagung dengan baik. Penggunaan data reflektan mampu menentukan kadar protein lebih baik dari data absorban. Data absorban dapat menduga kadar karbohidrat, lemak dan air lebih baik dari data reflektan.
Kusumaningtyas (2004) melakukan pendugaan kadar air, karbohidrat, protein, lemak, dan amilosa pada beras (Oryza sativa L.) dengan metode NIR. Panjang gelombang yang digunakan untuk menduga adalah 900 - 2000 nm. Data reflektan NIR dapat menduga kadar air, karbohidrat, dan protein lebih baik daripada data absorban. Sedangkan untuk menduga kadar lemak dan amilosa, data absorban lebih baik dibandingkan data reflektan.
Marthaningtiyas (2005) melakukan pendugaan total padatan terlarut dan kadar asam belimbing (Averrhoa carambola L.) dengan menggunakan metode NIR dan JST. Penggunaan analisis komponen utama dalam mereduksi hasil data absorbansi dari spektrum infra merah dekat sangat efektif.
Andrianyta (2006) menerapkan metode NIR dan jaringan saraf tiruan (JST) dalam menentukan komposisi kimia jagung secara non-destruktif. Komposisi kimia yang ditentukan, antara lain kandungan proksimat, lemak, air, karbohidrat, methionin, tyrosin, threonin, arginin, dan leusin.
Quddus (2006) melakukan penentuan kandungan energi bruto tepung ikan untuk bahan pakan ternak menggunakan metode NIR. Analisis pendugaan kandungan energi pada tepung ikan tersebut menggunakan metode kalibrasi SMLR dan PCR. Persamaan kalibrasi dengan metode SMLR menyatakan bahwa hasil prediksi nilai EM menggunakan data reflektan dan absorban mendekati hasil uji bioassay. Sedangkan persamaan kalibrasi dengan metode PCR menghasilkan 10 komponen utama dalam tepung ikan tersebut.
Adrizal et al. (2007) yang melakukan pendugaan kandungan air, protein, lisin, dan metionin tepung ikan dengan jaringan syaraf tiruan berdasarkan absorban NIR. Dari hasil penelitian tersebut disimpulkan bahwa metode JST mampu menduga kandungan air, protein, lisin, dan metionin tepung ikan dengan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan menggunakan persamaan regresi yang didapatkan melalui metode SMLR.
Susilowati (2007) pada panjang gelombang 900 - 1400 nm dapat menduga total padatan terlarut buah pepaya selama penyimpanan dan pemeraman dengan metode NIR, tetapi panjang gelombang tersebut tidak dapat digunakan untuk mengukur kekerasan buah. Hubungan antara data absorban NIR dengan total padatan terlarut dan kekerasan pada penelitian tersebut dipelajari dengan kalibrasi menggunakan metode SMLR, PCR, dan PLS.
Kelebihan penggunaan metode NIR antara lain disebabkan banyak komposisi kimia dari bahan pangan dan pertanian yang menyerap (absorption) atau memantulkan (reflectance) cahaya pada rentang panjang gelombang 0.7 - 3.0 µm. Komposisi kimia lainnya memiliki pola serapan yang khas berbeda satu dengan lainnya pada setiap panjang gelombang cahaya yang diberikan (Mohsenin, 1984).
Kendala metode NIR adalah biaya investasi alat yang tinggi. Metode ini masih tergolong metode sekunder karena memerlukan tahap kalibrasi terutama bagi sampel uji yang belum pernah menggunakan metode ini misalnya tepung ikan, bungkil inti sawit, dedak, tepung singkong dan sebagainya. Metode NIR sangat membantu pekerjaan analisis yang bersifat rumit dan rutin, seperti kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa. Metode ini sangat sesuai karena tidak lagi banyak memerlukan tahap kalibrasi.