REKAYASA MESIN PENCETAK BULIR BERAS SIMULASI
DENGAN BAHAN BAKU TEPUNG NONPADI
IYUS HENDRAWAN
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR
PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa disertasi berjudul Rekayasa Mesin Pencetak Bulir Beras Simulasi dengan Bahan Baku Tepung Nonpadi adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir disertasi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
RINGKASAN
IYUS HENDRAWAN. Rekayasa Mesin Pencetak Bulir Beras Simulasi dengan Bahan Baku Tepung Nonpadi. Dibimbing oleh SUTRISNO, PURWIYATNO HARIYADI, Y. ARIS PURWANTO dan ROKHANI HASBULLAH.
Kebutuhan bahan makanan pokok beras akan semakin meningkat sejalan dengan bertambahnya jumlah penduduk. Salah satu upaya untuk memenuhi kebutuhan pangan pokok dapat dilakukan dengan diversifikasi pangan. Usaha diversifikasi produk makanan pokok mempunyai prospek untuk dikembangkan mengingat Indonesia mempunyai potensi yang besar baik dari segi jumlah maupun penyebaran aneka sumber karbohidrat nonpadi. Diversifikasi pangan dari aneka sumber karbohidrat nonpadi perlu diupayakan memiliki kandungan gizi dan bentuk bulir seperti beras. Upaya menghasilkan bulir yang mempunyai sifat fisikokimia seperti beras telah dikembangkan dengan berbagai formula bahan penyusun, teknologi proses maupun mesin yang digunakan. Penentuan formula dalam menyusun bahan pembuatan bulir menyerupai beras selama ini belum dilakukan dengan pendekatan optimasi agar menghasilkan bulir dengan sifat fisikokimia yang diinginkan. Selama ini, proses pencetakan bulir dilakukan dengan proses ekstrusi dan roll-type/twin-roll. Oleh karena itu proses pembentukan bulir dengan mesin pencetak bulir dengan parameter yang terkontrol perlu dilakukan.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan bulir beras simulasi atau simulated rice grain (SRG) dari bahan baku aneka sumber karbohidrat nonpadi dengan mesin SRG. Adapun secara khusus penelitian ini bertujuan untuk: 1) memperoleh formula bahan penyusunan SRG yang mempunyai sifat fisikokimia seperti beras dengan menggunakan pendekatan Goal Linier Programming(GLP), 2) merekayasa model mesin SRG yang mampu menghasilkan bulir dengan sifat fisikokimia seperti beras, dan 3) melakukan optimasi proses pencetakan bulir dengan mesin pencetak SRG yang dibangun menggunakan Response Surface Methodology (RSM). Metode penelitian dimulai dengan menganalisis sifat fisikokimia aneka sumber karbohidrat nonpadi, tepung beras Ciherang serta sifat fisik bulir beras Ciherang. Data digunakan sebagai dasar perancangan mesin SRG dan sebagai koefisien dalam optimasi penyusunan formula SRG dengan menggunakan metoda GLP. Pengujian mesin SRG dilakukan pada perlakuan lama tekan, rasio pemadatan dan kadar air bahan dengan pengukuran respon meliputi massa jenis kamba, kekerasan bulir, water uptake, rasio L/B (The ratio of Length to Breadth) dan derajat kecerahan. Optimasi pencetakan dilakukan menggunakan metode RSM untuk melihat pengaruh perlakuan terhadap respon.
lemak, protein, karbohidrat, serat pangan, serat kasar, total gula, pati, amilosa dan amilopektin telah dianalisis baik untuk 10 aneka sumber karbohidrat maupun untuk tepung beras varietas Ciherang.
Kedua, prototipe mesin pencetak bulir SRG mempunyai dimensi ruang pencetak 6.8 x 2.2 x 5.06 mm, rasio pemadatan 1.9 sampai 2.3, kekuatan tekan 600 N, sudut pengumpan 70o, lama tekan pencetakan 0-5 detik, kapasitas 900 bulir/jam dan temperatur bantalan ruang cetak 25-80 oC. Pengujian mesin pencetak menghasilkan bulir SRG dengan panjang (7.1±0.4) mm, tebal (2.8±0.4) mm, bentuk agak bulat, kekerasan bulir 0.1-2 N, massa jenis bulir beras 620-770 kg/m3 dan bobot per 1000 butir 17.5-29 g.
Ketiga, hasil optimasi GLP dengan 3 fungsi tujuan untuk protein, amilosa dan derajat warna dengan tepung beras variates Ciherang sebagai standar diperoleh hasil optimum untuk formula bahan SRG terdiri dari 30% pati garut, 42% tepung tales beneng dan 28% tepung sorgum. Nilai protein, amilosa dan derajat warna hasil prediksi adalah 6.22%, 22.52% dan 68.59%. Hasil pengujian terhadap bahan SRG diperoleh protein (8.30±0.11)%, amilosa (26.16±0.23)%, derajat warna (59.96±0.04)%, dan pengujian terhadap tepung beras varietas Ciherang adalah protein (8.58±0.01)%, amilosa (23.61±1.21)%, derajat warna (92.13±0.13)%,
Keempat, optimasi pencetakan mesin SRG dilakukan pada perlakuan lama tekan 2, 3.5 dan 5 detik, rasio pemadatan 1.9. 2.1 dan 2.3 dengan kadar air bahan SRG pada basis kering 12%, 14% dan 16%. Hasil optimum yang diperoleh adalah rasio pemadatan 2.31, lama tekan 5 detik dan kadar air 15.8%. Pada kondisi tersebut, SRG yang dihasilkan memiliki sifat sebagai berikut: kekerasan bulir 0.947 N, massa jenis kamba 672.9 kg/m3, water uptake 2.31, rasio L/B 3.39 dan derajat kecerahan 75.36%.
SUMMARY
IYUS HENDRAWAN. Development of Simulated Rice Grain Machine Made with Nonrice Material. Supervised by SUTRISNO, PURWIYATNO HARIYADI, Y. ARIS PURWANTO and ROKHANI HASBULLAH.
Increasing population leads to increasing needs of rice as staple food for Indonesian people. One of efforts that can be done to meet staple food needs is by carrying out food diversification. Indonesia has abundant source of nonrice carbohydrate in term of its amount and distribution. Therefore, food diversification of staple food has a great prospect to be developed. In addition, food diversification should be designed to produce nonrice food which has close characteristic with rice.
Several researches have been conducted in order to produce artificial rice grain in term of physicochemical properties. It includes research in developing the composition formula, technology and machine used during the process. Formula determination of artificial rice grain is still conducted by defining the percentage of each ingredient. However optimization study has not been performed yet. During this time, the production process to form grain has been conducted through extrusion and roll-type/twin roll. A production process under certain criteria should be developed to obtain specific rice grain.
The objective of this research was to produce simulated rice grain (SRG) made from nonrice carbohydrate source using SRG molding machine. The specific objective of this research were to: 1) to generate SRG composition formula with close physicochemical characteristic with rice using Goal Linear Programming (GLP), 2) develop SRG molding machine to produce SRG which has close physicochemical characteristic with rice, 3) optimize SRG molding process using Response Surface Methodology (RSM). The research was started by analyzing the physicochemical properties of nonrice carbohydrate source, Ciherang rice flour and physical properties of Ciherang rice. The data was used as the reference to develop SRG machine and optimization of SRG composition formula using GLP. SRG machine test was conducted at compaction length time, compression ratio and moisture content by measuring the response on density, firmness, water uptake, W/W ratio and brightness degree. Molding optimization was conducted by using RSM method to determine the influence of treatments on the response.
Four main results had been found in this research. First, the physical properties of rice and nonrice sources in form of grain and flour were used as a reference to develop SRG molding machine. The physical properties of Ciherang rice was: (6.8±0.4) mm of length, (2.2±0.2) mm of width, oval shape, (62±12) N of firmness, (780 ± 0.0) kg/m3 of rice density and (26.3±0.1) g of weight per 1000 grains. The physical properties of Ciherang rice flour was (42.85±0.99)° of angle of repose and (467.47±2.09) kg/m3 of density. The average physical properties of
10 nonrice carbohydrate sources were (39.38±7.80)o of angle of repose and
Second, the specification of SRG molding machine was 6.8 x 2.2 x 5.06 mm of size, 1.9 up to 2.3 of compaction ratio, 600 N of compressive strength, 70o of
feeding angle, 0-5 s of molding length, 900 grain/hour of capacity and 25-80 oC of temperature. Testing result of SRG molding machine produced grain with (7.1±0.4) mm of length, (2.8±0.4) mm of width, slightly rounded shape, 0.1-2 N of firmness, 620-770 kg/m3 of density and 17.5-29 g of weight per 1000 grains.
Third, the optimum SRG composition formula was generated from GLP with three objective functions i.e. protein, amylose and color degree based in Ciherang rice. The optimum composition of SRG was 30% of arrowroot starch, 42% of beneng taro flour and 28% of sorghum flour. Testing result of SRG composition formula produced (8.30±0.11)% of protein, (26.16±0.23)% of amylose and (59.96±0.04)% of color degree. Meanwhile, testing result of Ciherang rice flour was (8.58±0.01)% of protein, (23.61±1.21)% of amylose and (92.13±0.13)% of color degree.
Fourth, optimization condition of SRG molding machine was conducted at these treatments: 2, 3.5 and 5 s of molding length, 1.9, 2.1 and 2.3 of compaction ratio and 12%, 14% and 16% of moisture content (dry base) of SRG. The optimum condition was found at 2.31 of compaction ratio, 5 s of compaction length time and 15.8% of moisture content. At this condition, the predicted characteristic of SRG was 0.95 N of firmness, 672.9 kg/m3 of density, 2.31 of water uptake 3.39 of L/B ratio and 75.36% of brightness degree.
© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2015
Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang
Disertasi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Doktor
pada
Program Studi Ilmu Keteknikan Pertanian
REKAYASA MESIN PENCETAK BULIR BERAS SIMULASI
DENGAN BAHAN BAKU TEPUNG NONPADI
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2015
Penguji pada Ujian Tertutup: Prof.Dr.Ir. Bambang Hariyanto, MS Dr Ir Wayan Budiastra, M.Agr
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Maret 2013 ini ialah Rekayasa Mesin Pencetak Bulir Beras Simulasi dengan Bahan Baku Nonpadi.
Penulis mengucapkan terima kasih dan penghargaan yang sebesar-besarnya kepada Prof. Dr. Ir. Sutrisno, M.Agr., Prof.Dr.Ir. Purwiyatno Hariyadi, M.Sc, Dr.Ir.Y.Aris Purwanto, M.Sc., dan Dr.Ir.Rokhani Hasbullah, M.Si, selaku komisi pembimbing yang telah memberikan selama pendidikan, penelitian sampai penulisan disertasi. Kepada Prof.Dr.Ir. Bambang Hariyanto, MS dan Dr.Ir. Wayan Budiastra, M.Agr selaku penguji ujian tertutup doktor atas saran dan koreksi perbaikan disertasi. Kepada Dr.Ir.Wayan Budiastra, M.Agr dan Dr.rer.nat. Abu Amar selaku penguji ujian terbuka doctor
Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Dr.Ir.Wawan Hermawan selaku Ketua PS Ilmu Keteknikan Pertanian IPB, Ibu Rusmawati dan Bapak Ahmad Mulyatullah atas segala dukungan dan layanan dalam pelaksanaan perkuliahan dan penelitian. Kepada Dekan dan wakil Dekan Fateta, atas dukungan untuk melaksanakan pendidikan di IPB, Kepada Bapak Sulyaden dari Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian, Departemen TMB yang telah membantu dalam pengumpulan data, rekan-rekan seperjuangan S3 TEP IPB.
Terima kasih yang sebesar-besarnya disampaikan kepada Rektor Institut Teknologi Indonesia, Dr.Ir.Isnuwardianto atas dukungan untuk melaksanakan pendidikan di IPB.
Selanjutnya, penulis mengucapkan terima kasih pada pihak DIKTI yang telah memberikan beasiswa kepada penulis melalui Program BPPS selama melaksanakan pendidikan di IPB, Direktorat Jendral Pendidikan Tinggi Kemendikbud atas bantuan penelitian melalui Hibah Doktor serta kepada Litbang Pertanian-Kementan melalui program KKP3N-2013.
Ungkapan terima kasih juga penulis persembahkan kepada istri Endang Sri Rejeki,SPd,SPsi, anak-anakku dr Adhitia Nurfitriani, (Hons.)Muhammad Lutfhi Nurfakhri, ayah , ibu, kakak, adik serta keluarga besar atas segala dukungan, doa dan perhatiaannya.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
DAFTAR ISI
RINGKASAN ii
SUMMARY iv
DAFTAR TABEL vi
DAFTAR GAMBAR vii
DAFTAR LAMPIRAN vii
1 PENDAHULUAN 1
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Tujuan Penelitian 2
1.3 Manfaat Penelitian 2
1.4 Ruang Lingkup Penelitian 3
1.5 Novelti Penelitian 3
1.6 Keterkaitan Antar Bab 4
2 TINJAUAN PUSTAKA 5
2.1 Beras Varietas Ciherang 5
2.2 Aneka Sumber Karbohidrat Nonpadi 5
2.3 Karakteristik Tepung 8
2.4 Rekayasa Bulir Beras Buatan 9
2.5 Mutu dan Sifat Fisikokimia Beras 9
2.6 Optimasi 12
2.7 Response Surface Methodology 14
3 OPTIMASI FORMULA BAHAN BAKU CAMPURAN SUMBER KARBOHIDRAT NONPADI UNTUK PRODUKSI BULIR BERAS
SIMULASI 15
3.1 Pendahuluan 15
3.2 Bahan dan Metode 16
3.3 Hasil dan Pembahasan 19
3.4 Kesimpulan 22
4 REKAYASA MESIN PENCETAK BULIR BERAS SIMULASI BERBAHAN
BAKU CAMPURAN TEPUNG NONPADI 23
4.1 Pendahuluan 23
4.2 Bahan dan Metode 24
4.3 Hasil dan Pembahasan 29
4.4 Kesimpulan 33
5 OPTIMASI PROSES PEMBENTUKAN BULIR HASIL MESIN PENCETAK
SRG 34
5.1 Pendahuluan 34
5.2 Metode Penelitian 36
5.4 Kesimpulan 46
6 PEMBAHASAN UMUM 46
6.1 Sifat Fisikokimia Sumber Karbohidrat dalam Perancangan Mesin dan
Optimasi Bahan Formula SRG 46
6.2 Faktor Penentu Keberhasilan Rekayasa Mesin Pencetak SRG 47
6.3 Formula Simulated Rice Grain (SRG) 48
6.4 Optimasi Proses Pencetakan Bulir Mesin Pencetak SRG 49
7 SIMPULAN DAN SARAN 50
7.1 Simpulan 50
7.2 Saran 51
DAFTAR PUSTAKA 51
LAMPIRAN 55
RIWAYAT HIDUP 66
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Kandungan gizi beras varietas Ciherang 6
Tabel 2.2 Komposisi kimia pati garut 7
Tabel 2.3 Persyaratan mutu beras menurut Bulog 10
Tabel 2.4 Standar mutu beras berdasarkan panjang dan bentuk bulir 10 Tabel 2.5 Sifat fisikokimia beras giling beberapa varietas padi 12 Tabel 2.6 Mutu penerimaan nasi untuk beberapa varietas padi di Indonesia 13 Tabel 3.1 Nilai kandungan gizi dan sifat fisik tepung padi dan nonpadi 20 Tabel 3.2 Kandungan gizi tepung SRG hasil optimasi, analisis dan tepung
beras Ciherang 21
Tabel 3.3 Sifat fisik tepung SRG hasil optimasi, analisis dan tepung beras
Ciherang 21
Tabel 4.1 Parameter yang diformulasikan 25
Tabel 4.2 Hasil analisis untuk rancang bangun mesin SRG 26 Tabel 4.3 Sudut luncur dan massa jenis kamba aneka sumber karbohidrat 30 Tabel 4.4 Perbandingan fisik bulir SRG dan beras varietas Ciherang 33
Tabel 5.1 Kode level untuk 3 variabel bebas 37
Tabel 5.2 Hasil analisis sifat fisik SRG 38
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1 Diagram alir penelitian ... 4 Gambar 2.1 Aglomerasi antar partikel: a)Partial melting sinter bridges,
(b) Chemical reaction hardening.binders, (c) Liquid bridges hardening binders, (d) Molecular and like-type forces,(e) Interlocing bonds, dan (f) Capillary forces ... 9 Gambar 4.1 Gambar piktorial mesin SRG ... 29 Gambar 4.2 Hasil rancang bangun mesin pencetak SRG ... 30 Gambar 4.3 Bagian utama mesin pencetak SRG (a) lubang pencetak (die),
(b) penekan (Punch), (c) pengatur rasio pemadatan, (d) pengatur tekanan, (e) pengatur temperatur ruang cetak dan (f) hopper yang dilengkapi dengan pengaturan sudut pengumpan ... 31 Gambar 4.4 Bulir hasil mesin pencetak SRG dan beras varietas Ciherang ... 33 Gambar 5.1 Grafik 3D optimasi massa jenis kamba bulir SRG terhadap
rasio pemadatan dan kadar air bahan (a) Plot surface, (b) Plot countour ... 40 Gambar 5.2 Grafik 3D optimasi massa jenis kamba bulir SRG terhadap
lama tekan dan kadar air bahan (a) Plot surface, (b) Plot countour... 40 Gambar 5.3 Grafik 3D optimasi kekerasan bulir SRG terhadap rasio
pemadatan dan kadar air bahan (a) Plot surface, (b) Plot countour ... 41 Gambar 5.4 Grafik 3D optimasi kekerasan bulir SRG terhadap lama tekan
dan kadar air bahan (a) Plot surface, (b) Plot countour ... 42 Gambar 5.5 Grafik 3D optimasi water uptake SRG terhadap rasio
pemadatan dan kadar air bahan (a) Plot surface, (b) Plot countour ... 43 Gambar 5.6 Grafik 3D optimasi water uptake SRG terhadap lama tekan
dan kadar air bahan (a) Plot surface, (b) Plot countour ... 43 Gambar 5.7 Grafik 3D optimasi rasio L/B SRG terhadap rasio pemadatan
dan kadar air bahan (a) Plot surface, (b) Plot countour ... 44 Gambar 5.8 Grafik 3D optimasi ratio L/B SRG terhadap lama tekan dan
kadar air bahan (a) Plot surface, (b) Plot countour ... 44 Gambar 5.9 Grafik 3D optimasi derajat kecerahan SRG terhadap rasio
pemadatan dan kadar air bahan (a) Plot surface, (b) Plot countour ... 45 Gambar 5.10 Grafik 3D optimasi derajat kecerahan SRG terhadap lama
tekan dan kadar air bahan (a) Plot surface, (b) Plot countour ... 45
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 Gambar teknik mesin pencetak SRG 56
Lampiran 2 Optimasi dengan nilai bobot pinalti 62
,
1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Jumlah penduduk yang besar dan laju pertumbuhan penduduk Indonesia rata-rata sebesar 1.42 %/tahun (BPS 2014) harus ditopang dengan ketersediaan pangan yang memadai. Dengan perkiraan konsumsi 137 kg/kapita/tahun dan terjadi penurunan laju jumlah penduduk sekitar 0.03 %/tahun, maka akan dibutuhkan konsumsi beras berturut-turut untuk tahun 2010, 2015 dan 2020 sebesar 32.13 juta ton, 34.12 juta ton dan 35.97 juta ton (DEPTAN, 2008).
Pemenuhan kebutuhan bahan makanan pokok dapat dilakukan melalui 3 cara yaitu intensifikasi, ekstensifikasi dan diversifikasi produk. Intensifikasi adalah suatu kegiatan meningkatkan produksi melalui peningkatan kemampuan kapasitas produksi per satuan luas lahan pertanian. Ekstensifikasi adalah suatu kegiatan meningkatkan produksi melalui peningkatan luas lahan pertanian. Diversifikasi produk adalah suatu kegiatan mencari alternatif bahan pengganti makanan pokok dalam hal ini mengganti beras dengan bahan pangan lain.
Usaha diversifikasi produk makanan pokok di Indonesia memiliki potensi yang besar baik dari segi jumlah maupun penyebaran aneka sumber karbohidrat, seperti singkong, garut, ganyong, sukun, ubi jalar, jagung, talas, gembili, suweg, gadung, huwi sawu, kimpul, kentang jawa dan sagu. Dengan potensi 52 juta ha hutan, maka dapat dihasilkan 1560 juta ton per tahun bahan pangan (Suhardi et al. 1999). Indonesia juga memiliki keanekaragaman 77 jenis pangan sumber karbohidrat dan 26 jenis kacang-kacangan (Kuswiyati et al. 1999 dalam Suhardi et al. 1999). Dari tahun 1998 sampai 2010, sektor kehutanan telah memasok pangan dari areal seluas 16 juta hektar atau 6.3 juta ha per tahun. Dengan pola tumpang sari di sela pohon, sektor kehutanan mampu menghasilkan padi, jagung dan kedelai sebesar 9.4 juta ton per tahun (Hamzirwan 2011).
Di samping potensi yang besar, usaha diversifikasi makanan pokok di luar beras juga sudah berjalan yang ditandai dengan adanya kecenderungan menurunnya konsumsi beras per kapita serta meningkatnya konsumsi bahan makanan impor seperti terigu dan konsumsi ubi-ubian (Rangkuti 2009). Sebagai upaya untuk lebih mendorong pemanfaatan sumber aneka karbohidrat nonpadi yang mampu menggantikan beras sebagai makanan pokok, perlu diperhatikan bentuk bulir dan sifat fisikokimianya, sehingga mampu diinterprestasikan sebagai makan nasi yang berasal dari beras (Haryadi 2008).
aren, Gliseril Mono Stearat dan air (Budijanto dan Yuliyanti 2012). Pembentukan granular butiran beras artifisial optimal dilakukan pada penggunaan mesin twin screw dengan pengaturan putaran screw, temperatur screw, penambahan Gliseril Mono Stearat dan kombinasi steaming (Herawati et al. 2013). Beras analog berbahan baku singkong, jagung dan sagu aren dibentuk dengan mesin twin roll pada suhu optimum 77 oC, kadar air 52% serta waktu pemasakan 20 menit (Gultom et al. 2014).
Memformulasikan penyusunan bahan baku untuk dijadikan bahan bulir menyerupai beras dilakukan dengan mendekati sifat fisikokimia beras tertentu maupun bulir beras fungsional yang diinginkan, usaha pendekatan sifat fisikokimia memerlukan proses simulasi untuk mendapatkan bulir yang paling optimum. Pendekatan simulasi yang menghasilkan bahan bulir beras simulasi atau Simulated Rice Grain (SRG) adalah upaya untuk menghasilkan formulasi bulir yang menyerupai beras yang selama ini belum dilakukan.
Pembentukan bulir menyerupai beras selama ini menggunakan proses ekstrusi, type roll atau twin roll. Upaya untuk mendapatkan hasil bulir yang mendekati sifat fisik seperti beras dengan model mesin pencetak yang dioprasikan dengan parameter terkontrol sebagai alternatif pembentukan bulir perlu dilakukan
1.2 Tujuan Penelitian
Tujuan umum penelitian ini adalah untuk mengembangkan bulir beras simulasi atau simulated rice grain (SRG) dari bahan baku aneka sumber karbohidrat nonpadi dengan mesin SRG.
Tujuan khusus penelitian adalah: 1) memperoleh formula bahan penyusunan SRG yang mempunyai sifat fisikokimia seperti beras dengan menggunakan pendekatan metoda Goal Linier Programming, 2) merekayasa model mesin SRG yang mampu menghasilkan bulir dengan sifat fisikokimia seperti beras, dan 3) melakukan optimasi proses pencetakan bulir dengan mesin pencetak SRG yang dibangun menggunakan Response Surface Methodology (RSM).
1.3 Manfaat Penelitian
Diversifikasi pangan dapat diupayakan melalui ketersedian pangan pengganti beras yang menyerupai kandungan gizi yang diinginkan serta mempunyai sifat fisik seperti beras yang berbahan baku dari tepung aneka sumber karbohidrat nonpadi. Bulir beras simulasi berbahan baku nonpadi dengan sifat fisikokimia seperti beras mempunyai peluang untuk dikembangkan sebagai pengganti atau sebagai bahan subtitusi beras dalam pemenuhan kebutuhan pangan di Indonesia. Penelitan ini bermanfaat untuk:
1. Menyediakan mesin SRG sebagai alternatif pencetak bulir beras simulasi. 2. Memberikan informasi cara menyusun formula bahan baku bulir beras
3. Memanfaatkan bulir beras simulasi sebagai pangan yang mampu mensubtitusi beras, sehingga mampu mengurangi kebutuhan pada beras.
1.4 Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian menghasilkan mesin SRG dan bulir beras simulasi dari bahan nonpadi yang optimum dilaksanakan dalam 4 tahap yaitu:
1. Melakukan analisis kandungan gizi dan sifat fisik pati garut, pati ganyong, tepung tales beneng, tepung ubi jalar putih, tepung tapioka, tepung jagung putih, pati sagu, tepung aren, tepung sorgum, tepung sukun, tepung beras dan beras varietas Ciherang.
2. Menyusun formulasi bahan SRG dengan pendekatan model optimasi. Untuk mendapatkan formulasi bahan SRG digunakan Goal Linier Programming yang dikonversi ke penyelesaian Linier Programming.
3. Rekayasa mesin pencetak bulir SRG. Mesin ini dilengkapi dengan die untuk mencetak sesuai dengan dimensi beras varietas Ciherang, single punch untuk tempat die, pengaturan sudut pengumpan, pengaturan lama tekan dan pengaturan jumlah bahan pada ruang cetak.
4. Menguji mesin pencetak SRG menggunakan bahan hasil fomulasi. Parameter pengujian mesin pencetak SRG meliputi lama tekan, rasio pemadatan dan kadar air bahan. Parameter pengujian bulir SRG meliputi massa jenis kamba, kekerasan bulir, daya serap air saat dimasak (water uptake), rasio L/B dan derajat kecerahan. Optimasi proses pencetakan mesin SRG menggunakan Response Surface Methodology.
Diagram alir penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.1.
1.5 Novelti Penelitian
Dengan mempelajari berbagai penelitian yang telah dilakukan, maka novelti dari penelitian ini adalah:
1. Pengembangan rekayasa model mesin pencetak bulir beras simulasi (SRG) dengan proses pencetakan dengan parameter yang terkontrol.
2. Penyusunan formula bahan bulir SRG belum pernah dilakukan melalui pendekatan optimasi terhadap sifat fisikokimia bahan penyusun.
Gambar 1.1 Diagram alir penelitian
1.6 Keterkaitan Antar Bab
fisikokimia aneka sumber karbohidrat nonpadi dan tepung beras varietas Ciherang dipaparkan pada Bab 3. Bab 4 menjelaskan proses rekayasa mesin SRG dengan memperhatikan sifat fisik aneka sumber karbohidrat nonpadi dan sifat fisik bulir beras varietas Ciherang. Adapun pengujian mesin SRG menggunakan bahan SRG hasil optimasi formulasi. Bab 5 memaparkan hasil optimasi pencetakan mesin SRG dengan menggunakan Response Surface Methodology. Selanjutnya hasil dan pembahasan secara umum disampaikan pada Bab 6, dan Bab 7 berisikan simpulan dan saran.
2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Beras Varietas Ciherang
Varietas padi Ciherang mendominasi areal penanaman sentra produksi padi (Indrasari 2011). Varietas Ciherang mendominasi lebih dari 50 persen dari varietas lainnya di provinsi Jawa Barat dan Jawa Timur (Hermanto 2006). Keunggulan varietas ini adalah memiliki rasa enak, bentuk beras ramping dan rendemen beras tinggi (Indrasari 2011). Varietas Ciherang yang merupakan hasil silang dari varietas IR64 dengan varietas lainnya masuk dalam golongan cere dengan tekstur nasi pulen, kadar amilosa 23%, indeks glikemik 54.9 dan bobot 1000 butir gabah 27-28 g (Suprihatno et al. 2011).
Mengkonsumsi 300 g beras Ciherang setiap hari akan memenuhi kebutuhan vitamin B1 sebesar 75%, vitamin B6 sebesar 20%, vitamin B2 sebesar 30%, vitamin B3 10%, asam folat 15% dan zat besi 100% (Indrasari 2011). Kandungan gizi beras Ciherang disajikan pada Tabel 2.1. Berdasarkan hasil evaluasi terhadap rasa nasi beras Ciherang dengan uji hedonic, panelis menyatakan suka dan sangat suka untuk atribut warna, kilap, aroma dan rasa nasinya (Indrasari 2011). Hasil yang sama diperoleh melalui uji peringkat dimana varietas Ciherang menduduki peringkat pertama dengan atribut yang sama (Indrasari 2011).
2.2 Aneka Sumber Karbohidrat Nonpadi
Tanaman garut (Maranta arundinacea Linn.) sangat adaptif terhadap lingkungan berupa tanah marginal atau dibawah tegakan tanaman hutan. Selain itu, tanaman garut juga mampu memproduksi umbi sebesar 9-12 ton/ha atau menghasilkan karbohidrat 1.92-2.56 ton/ha dan mampu mensubtitutsi terigu dan sumber karbohidrat lainnya 50-100% (Djaafar et al. 2010). Dengan cara ektraksi basah, umbi garut menghasilkan rendemen berupa pati garut sebesar 15.69% dengan kadar air 11.48% (Faridah et al. 2014). Menurut Faridah et al. (2014), pati garut mengandung kadar karbohidrat tinggi, kadar protein dan kadar lemak yang rendah serta memiliki sifat mudah dicerna. Komposisi kimia pati garut alami hasil ektraksi basah dapat dilihat pada Tabel 2.2.
ini mampu menghasilkan ubi sebanyak 80 ton/ha atau tepung 4-10 ton setelah usia satu tahun (Sukarsa 2010). Pati tanaman ganyong mengandung kadar air 8.37%, abu 0.2%, lemak 0.75%, protein 0.08%, serat kasar 0.97%, pati 55.32% dan amilosa 10.45% (Richana dan Titi 2004). Karakteristik fisik pati ganyong mempunyai nilai absorbsi air 1.86 g/g, absorbsi minyak 1.92 g/g, derajat putih 77.02%, suhu gelatinisasi awal 70.5oC dan ukuran granula 22 milimikron (Richana dan Titi 2004).
Tales beneng (Xantoshma undipes K.Koch) adalah salah satu kultivar talas berukuran besar berukuran 2.5 m dengan ukuran umbi 10-20 kg/batang yang dapat dipanen ketika berumur 6-8 bulan (Riana 2014). Tepung talas beneng mengandung kadar air 4.29%, kadar abu 3.43%, kadar lemak 1.1%, protein 6.29%, serat pangan 7.19%, pati 75.62% dan amilosa 12.26% (Apriani et al. 2011). Derajat warna tepung tales beneng yang diukur menggunakan chromameter sebesar 16.22% (Apriani et al. 2011).
Ubi jalar (Ipamoea batatas Poir) yang populer dibudidayakan di Indonesia ada tiga jenis yaitu ubi jalar putih kecoklatan, merah dan ungu. Ubi jalar cocok ditanam di daerah tropis yang panas dan lembab. Umbi yang dipanen di atas umur 4 bulan dapat menghasilkan 30 ton/ha (Rosidah 2010). Kandungan gizi tepung ubi jalar putih adalah kadar air 5.85% bb, abu 2.25% bb, lemak 0.50% bb, protein 5.31% bb, karbohidrat 91.94% bb dan serat total 10.72% bb (Hartoyo dan Sunandar 2006). Karakteristik fisik tepung ubi jalar mempunyai derajat putih 49.77%, sudut repos 30.56o, densitas kamba 0.56 g/ml dan densitas
pemadatan 0.63 g/ml (Hartoyo dan Sunandar 2006).
Tabel 2.1 Kandungan gizi beras varietas Ciherang
Komposisi Jumlah kandungan
Protein (basis kering, %) 10.3
Lemak (basis kering, %) 0.72
Karbohidrat (basis kering, %) 87.6
Energi (kal, dalam 100 g) 401
Vit B1 (mg, dalam 100 g) 0.30
Vit B2 (mg,dalam 100 g) 0.13
Vit B3 (mg, dalam100 g) 0.56
Vit B6 (mg, dalam 100 g) 0.12
Asam folat (mikrogram) 29.9
Besi (ppm) 4.6
Zn (ppm) 23
Tabel 2.2 Komposisi kimia pati garut
Komponen Kadar
Air (%, bb) 11.48
Abu (%, bk) 0.34
Protein (%, bk) 0.24
Lemak (%, bk) 0.68
Karbohidrat (by difference) (%|bk) 98.74
Pati (%, bk) 98.10
Amilosa(%,bk) 24.64
Amilopektin(%, bk) 73.46
Sumber: Faridah et al. (2014)
Ubi kayu (Manihot utilissima Pohl.) dapat ditanam di berbagai jenis tanah, dapat ditanam secara monokultur atau tumpang sari dan dapat dipanen pada umur 10-12 bulan dengan produksi 45-55 ton/ha (Asnawi dan Arief 2008). Rendemen tapioka dari gaplek dapat mencapai 56.92-64.83% (Wijana et al. 2009). Komposisi kimia tepung pati untuk varietas Adira 4 mempunyai kadar air 13.63% bb, abu 0.11% bk, lemak 0.56% bk, protein 0.1% bk, pati 81.19% bk, amilosa 31.13% bk dan amilopektin 50.06% bk (Syamsir et al. 2011). Derajat putih tapioka mempunyai nilai 94.09-99.01% (Wijana et al. 2009).
Jagung putih dapat ditanam di dataran tinggi maupun rendah, toleran terhadap kekeringan dengan umur panen 105-110 hari dan dapat menghasilkan 4.8-7.9 ton/ha (Atmaja 2014). Kandungan gizi tepung jagung varietas Adira 4 mempunyai kadar air 5.4%, protein 8.78%, lemak 5.48%, kadar abu 1.28%, pati 68.81, viskositas 3.0 cP dan bulk density 0.0678 g/cm3 (Atmaka dan Amanto 2010). Pati jagung putih mengandung amilosa 3.98-48.29%, daya serap air 1.08-1.69 g/g, daya serap minyak 0.99-1.08-1.69 g/g dan derajat putih pati 52.36-91.45% (Suarni et al. 2013).
Tanaman sagu (Metroxylon sagu Rottb.) merupakan tanaman penghasil karbohidrat yang mampu memproduksi tepung basah 90-700 kg/pohon. Indonesia memiliki potensi tepung sagu sebesar 6.84 juta ton/tahun (Syakir dan Karmawati 2013). Kandungan gizi tepung sagu adalah kadar air 13.42% bb, abu 0.24% bk, lemak 0.52% bk, protein 0.48% bk, karbohidrat 85.35% bk, amilosa 29.88% (Jading et al. 2011). Karakteristik fisik sagu memiliki derajat warna 93.39-97.58% dan suhu gelatinisasi awal 72 oC (Polnaya et al. 2009). Sedangkan menurut Jading et al. (2011), pati sagu memiliki ukuran granula 7.5-62.5 µm, suhu gelatinisasi 64.5-72 oC dan daya serap pati terhadap air 50.69%.
Tanaman aren (Arenga pinnata Merr) adalah tanaman palma yang serba guna yang dapat menghasilkan pati (Lempang 2012) dengan produksi 60-70 kg/pohon (Rumokoi 1990). Komposisi kimia pati aren memiliki kadar air 12.14%, abu 0.31% bk, lemak 0.02% bk, protein 0.12% bk, serat kasar 3.64% bk, amilosa 26.4% bk (Pontoh dan Low 2012). Pati aren mempunyai granular berukuran 15-70 µm.
1.27%, protein 6.98% dan pati 82.59% (Suarni et al 2002). Sifat fisikokimia tepung sorgum untuk varian numbu mempunyai daya serap air 16.12%, derajat putih 79.91 dan amilosa 25.35% (Suarni dan Firmansyah 2005). Suarni et al (2002) juga menyebutkan bahwa rendemen sorgum menghasilkan tepung sebesar 58.30-70.97%.
Sukun (Artocarpus communis Forst) merupakan tanaman tahunan yang mampu menghasilkan buah 600-900 buah/pohon/tahun. Dengan rendemen 30%, maka akan mampu menghasilkan tepung sukun sebanyak 108 kg/pohon/tahun (Supriati 2010). Komposisi kimia tepung sukun adalah kadar air 2-6%, abu 2.0-3.8%, protein 2.0-3.6%, lemak 0.7-1.3%, karbohidrat 87-91%, gula total 0.21-0.32% dan amilosa 11-20%. Karakteristik fisik derajat putih mencapai 50-70% (Prabawati dan Suismono 2009).
2.3 Karakteristik Tepung
Kadar air pada tepung merupakan aspek yang sangat penting dan kritis dalam aspek peningkatan ikatan kohesivif antar partikel tepung, khususnya di antara lapisan partikel atau bridge yang mempunyai sifat ikatan agglomerasi secara spontan pada partikel tepung (Canovas 2005). Menurut Pietsch (1991) di dalam Canovas (2005), terdapat 6 cara terjadinya aglomerasi antar partikel yaitu (a) Partial melting sinter bridges (b) Chemical reaction hardening binders, (c) Liquid bridges hardening binders, (d) Molecular and like-type forces, (e) Interlocking bonds dan (f) Capillary forces (Gambar 2.1).
Pada tepung jagung diperoleh nilai kohesi sebesar 4-6 g/cm2 untuk kadar air lebih kecil dari 11%, sedangkan untuk kadar air 18.5 persen diperoleh nilai kohesi sebesar 13 g/cm2. Canovas et al. (2005) menambahkan bahwa tepung bahan makanan mempunyai massa jenis antara 1000 sampai 1500 kg/m3, sedangkan pati mempunyai massa jenis 1500 kg/m3.
Menurut Carr (1997) di dalam Canovas et al. (2005), angle of repose berhubungan dengan indikator kemampuan meluncur dimana sudut sampai dengan 35o menunjukkan indikator mudah meluncur. Sementara itu, 35-45o
agak kohesif, 45-55o sulit meluncur dan di atas 55o mempunyai kohesifitas yang
sangat besar sehingga lebih sulit meluncur.
Terdapat korelasi antara kadar air dengan poured bulk density, compressiblity dan daya kohesi pada bahan tepung. Untuk starch pada keadaan kering diperoleh poured bulk density sebesar 0.81 kg/m3, nilai compressibility
Gambar 2.1 Aglomerasi antar partikel: a)Partial melting sinter bridges, (b) Chemical reaction hardening.binders, (c) Liquid bridges hardening binders, (d) Molecular and like-type forces,(e) Interlocing bonds, dan (f) Capillary forces
2.4 Rekayasa Bulir Beras Buatan
Penelitian rekayasa bulir buatan yang mendekati sifat fisikokimia beras telah banyak dikembangkan dengan perlakuan pemberian nama bulir, formulasi bahan baku, teknologi proses serta mesin yang digunakan. Beras buatan telah diproduksi dari berbagai sumber tepung dengan introduksi penambahan nutrien dan flavor yang tidak terdapat pada beras dengan menggunakan roll-type granular (Kurachi 1995). Bulir menyerupai beras yang dikenal dengan simulated rice grain (SRG) telah dibuat dengan penambahan bahan fortifikasi Ferrous sulfate heptahydrate (FSH) melalui proses ekstrusi (Kapanidis et al. 1996). Teknologi ekstrusi dalam pembentukan bulir menyerupai beras telah dilakukan dengan bahan tepung beras (Mishra et al. 2012). Beras analog dibuat dengan ekstruder ulir ganda dengan komposisi tepung jagung, tepung sorgum, pati jagung, sagu aren, Gliseril Mono Stearat (GMS) dan air (Budijanto dan Yuliyanti 2012). Selain itu, Noviasari et al. (2013) membuat beras analog dengan komposisi jagung pulut 4.34%, jagung lokal 65.66% dan pati sagu 30% dengan hasil uji sensorik yang baik. Pembentukan granular butiran beras buatan optimal dilakukan dengan menggunakan twin screw dengan pengaturan putaran screw, temperatur screw, penambahan GMS dan kombinasi steaming (Herawati et al. 2013). Kondisi optimum pembuatan beras analog berbahan baku singkong, jagung dan sagu aren yang dibentuk dengan mesin twin roll adalah pada suhu 77 oC, kadar air 52% dan waktu pemasakan 20 menit (Gultom et al. 2014).
2.5 Mutu dan Sifat Fisikokimia Beras
Mutu pasar lebih banyak ditentukan secara objektif oleh kenampakan biji dan sifat-sifat fisik seperti ukuran dan bentuk biji, derajat sosoh, persentase beras pecah, menir dan butir kapur. Bulog telah menetapkan persyaratan mutu beras giling seperti yang disajikan pada Tabel 2.3.
Tabel 2.3 Persyaratan mutu beras menurut Bulog
Komponen Mutu IA Mutu IB Mutu IC Mutu II
Derajat Sosoh (min) 90% 90% 90% 90%
Kadar air (maks) 14% 14% 14% 14%
Butiran patah 25% 35% 40% 35%
Menir (maks) 2% 2% 2% 2%
Butir kapur (maks) 3% 3% 3% 3%
Butir kuning/rusak (maks)
3% 3% 3% 3%
Butir merah (maks) 3% 3% 3% 3%
Benda asing per kg (maks)
10 butir atau 0.5 gr
10 butir atau 0.5 gr
10 butir atau 0.5 gr
10 butir atau 0.5 gr Dedak dan katul Bersih Bersih Bersih Bersih Hama dan penyakit Bersih Bersih Bersih Bersih Bau apek Tidak ada Tidak ada Tidak ada Tidak ada
Di pasar internasional, persyaratan mutu masih ditambahkan dengan kenampakan biji, warna dan kejernihan serta bobot jenis biji (Haryadi 2008). Standar mutu beras di pasar internasional yang didasarkan pada panjang biji dikelompokan pada empat jenis ukuran biji yaitu biji sangat panjang, biji panjang, biji sedang dan biji pendek. Sedangkan menurut bentuknya dikelompokan menjadi empat jenis yaitu lonjong, sedang, agak bulat dan bulat. Standar beras berdasarkan panjang dan bentuk biji dapat dilihat pada Tabel 2.4.
Tabel 2.4 Standar mutu beras berdasarkan panjang dan bentuk bulir Skala USDA
Beras pecah kulit Beras giling
Panjang (mm) Sangat panjang 7.5 7.0
Panjang 6.61-7.5 6.00-6.99
Sedang 5.51-6.60 5.50-5.99
Pendek 5.51 5.00
Bentuk (panjang : lebar)
Lonjong 3.0 3.0
Sedang 2.1-3.0 -
Agak bulat 2.1 2.0-3.0
Bulat - 2.0
Sumber : Webb (1980) dalam Damardjati dan Purwani (1991) dalam Haryadi (2008)
digunakan sebagai ciri penentu mutu tanak ialah kadar amilosa, uji alkali menduga suhu gelatinisasi, kemampuan pengikatan air pada suhu 70 oC, stabilitas pengalengan nasi parboiling, sifat amilografi dan pemanjangan biji selama pemasakan (Haryadi 2008).
Mutu rasa mempunyai kaitan langsung dengan selera dan tingkat kesukaaan konsumen (Juliano 1994 dalam Haryadi 2008). Di dalam menentukan mutu rasa, konsumen mengenal nasi pera dan nasi pulen. Pengujian mutu rasa dilakukan secara subyektif dengan uji indrawi yang meliputi kepulenen, aroma, warna dan rasa nasi serta dengan uji objektif untuk menentukan nilai kekerasan dan kelekatan nasi (Haryadi 2008).
Sifat fisikokimia beras giling akan menentukan mutu tanak dan rasa nasi (Haryadi 2008). Beberapa sifat fisikokimia beras meliputi kadar amilosa, kadar protein, suhu gelatinisasi, konsitensi gel dan nisbah pemanjangan biji(Haryadi 2008).
Kandungan pati dalam beras (80%) yang tersusun dari amilosa dan amilopektin sangat menentukan mutu tanak dan rasa nasi. Semakin tinggi kandungan amilosa akan semakin kurang lekat dan semakin keras. Jika seluruh patinya terdiri dari amilopektin seperti pada beras ketan (tidak mengandung amilosa) maka apabila ditanak akan bersifat sangat lengket, lunak, basah, mengkilat, padat, kurang menyerap air dan kurang mengambang. Kadar amilosa pada beras tegantung dari varietasnya, namun secara umum terbagi dalam amilosa rendah (<20%), sedang (20-25%), agak tinggi (25-27%) dan tinggi (>27%) (Haryadi 2008). Sebagian terbesar kelompok nasi enak mempunyai kadar amilosa rendah sampai sedang (< 25%), sebaliknya nasi yang kurang enak sebagian besar mempunyai kadar amilosa tinggi (>25%) (Haryadi 2008).
Kadar protein di dalam beras (7%) menentukan mutu gizi beras, mutu tanak nasi dan lama waktu tanak. Semakin tinggi kadar protein maka membutuhkan air lebih banyak dan waktu tanak yang lebih lama (Haryadi 2008). Kandungan protein yang makin tinggi juga menyebabkan beras giling dan pati menjadi lebih keras terutama beras yang mengandung protein lebih dari 8% (Haryadi 2008).
Tabel 2.5 Sifat fisikokimia beras giling beberapa varietas padi Varietas padi Kadar
amilosa (%)
Kadar protein
(%)
Suhu gelati- nisasi (oC )
Konsistensi gel ( mm )
Nisbah pemanjangan biji
Bulu
Rojolele 22.0 10.2 69.0 79.3 1.5
Cendrawati 24.5 5.0 68.3 66.5 1.7
Harawabaru 24.3 6.3 68.0 74.0 1.6
Wulung 24.0 7.3 67.5 47.5 1.6
Kewal 24.3 6.5 67.5 56.0 1.3
Cera lokal
Angkong 23.4 9.2 72.0 63.0 1.4
Rendah Padan 27.5 6.1 74.3 35.0 1.4
Gadis Jambe 19.9 10.5 72.0 70.5 1.3
Sarimahi 23.0 9.7 72.0 44.0 1.3
Gadis Ciamis 20.3 10.7 72.0 50.0 1.3
VUTW Indonesia
Serayu 26.1 9.8 78.0 63.8 1.4
Citarum 24.5 8.0 68.1 50.5 1.4
Cisadane 21.2 8.5 71.3 64.3 1.5
Semeru 25.4 8.6 66.0 65.5 1.6
B2761MR25732 21.9 8.3 74.4 74.7 1.4
Sumber : Damardjati dan Purwani (1991) dalam Haryadi (2008 )
Hasil pengujian perpanjangan biji selama penanakan dari beberapa beras Indonesia menunjukkan kisaran yang tidak begitu mencolok perbedaannya yaitu 1.3-1.7. Nisbah pemanjangan biji bukan merupakan persyaratan yang diminta oleh konsumen di Indonesia, tidak seperti sifat pemekaran nasi yang dipengaruhi oleh kadar amilosa (Haryadi 2008).
Mutu penerimaan nasi untuk beberapa varietas padi di Indonesia yang meliputi kekerasan (kg) dan kelekatan (g cm), rasa, kepulenan dan aroma disajikan pada Tabel 2.6. Parameter kekerasan dan kelekatan diuji menggunakan alat Instron. Sedangkan rasa, kepulenan dan aroma menggunakan uji indrawi (Damardjati 1983 dalam Haryadi 2008).
2.6 Optimasi
Proses optimasi bertujuan untuk memperoleh nilai yang paling mendekati sifat fisikokimia seperti beras yang disusun dari aneka sumber karbohidrat nonpadi. Menurut (Siringoringo 2005), pemrograman linier (PL) merupakan metode matematik dalam mengalokasikan sumber daya yang terbatas untuk mencapai suatu tujuan. Bentuk umum pemrograman linier untuk menyusun formula bahan SRG pada persamaan (1) sampai dengan (4).
Fungsi tujuan:
dimana:
z : nilai minimum untuk terpilihnya formula SRG Sumber daya yang membatasi:
a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn = b1 (2)
a21x1 + a22x2+ … + a2nxn = b2 (3)
…
am1x1 + am2x2+ … + amnxn = bm (4)
x1, x2, …, xn≥ 0
dimana:
x1, x2, ..., xn
(xi)
: variabel keputusan yang jumlahnya tergantung dari jumlah kegiatan atau aktivitas yang dilakukan untuk mencapai tujuan. Dalam penelitian ini, variabel tersebut merujuk pada jenis sumber karbohidrat yang digunakan. c1,c2,...,cn : koefisien yang merupakan konstribusi masing-masing
variabel keputusan terhadap tujuan. Fungsi tujuan pada model matematik merupakan besarnya konstribusi aneka sumber karbohidrat yang akan ditambahkan.
a11, ...,a1n,...,amn : koefisien fungsi kendala pada model matematik yang
merupakan penggunaan per unit variabel keputusan akan sumber daya yang membatasi. Pada penelitian ini, koefisien tersebut merujuk pada kandungan gizi dan sifat fisik untuk setiap sumber karbohidrat
b1,b2,...,bm : jumlah masing-masing sumber daya. Jumlah fungsi
kendala akan tergantung dari banyaknya sumber daya yang terbatas.
Tabel 2.6 Mutu penerimaan nasi untuk beberapa varietas padi di Indonesia Varietas padi Kekerasan
(kg )
Kelekatan (g cm)
Rasa Kepulenan Aroma Bulu
Rojolele 5.9 131 4.0 4.0 3.5
Cendrawati 5.6 176 3.9 3.9 3.6
Harawabaru 7.0 141 3.3 3.3 3.1
Wulung 8.1 117 3.0 3.0 3.5
Kewal 6.7 135 3.7 3.7 3.3
Cera Lokal
Angkong 7.1 119 3.1 3.1 2.8
Rendah Padan 7.3 99 2.5 3.0 3.4
Gadis Jambe 6.9 126 3.5 3.4 3.1
Sarimahi 7.4 117 3.8 3.1 3.6
Gadis Ciamis 6.9 112 3.1 2.6 2.8
VUTW Indonesia
Serayu 7.3 91 2.2 2.6 2.7
Citarum 7.2 126 3.4 3.1 3.6
Cisadane 5.9 126 3.3 4.0 2.7
2.7 Response Surface Methodology
Response Suface Methodology (RSM) adalah sekumpulan metode matematika dan teknik-teknik statistika yang bertujuan membuat model dan melakukan analisis mengenai respon yang dipengaruhi oleh beberapa variabel (Iriawan dan Astuti 2009). RSM merupakan suatu perancangan eksperimental statistika untuk pendekatan guna memperoleh pemahaman terhadap kondisi optimum dari suatu proses tanpa memerlukan data yang terlampau banyak (Nuryanti dan Salimy 2008).
RSM menggabungkan teknik matematika dengan teknik statistik yang digunakan untuk membuat dan menganalisis suatu respon Y yang dipengaruhi oleh beberapa variabel bebas atau faktor X guna mengoptimalkan respon tersebut (Raharjo dan Iman 2006). Hubungan antara respon Y dan variabel bebas dirumuskan pada Persamaan 5.
= �( , , ,… . �) + � (5)
dimana:
Y : variabel respon
Xi
:
variabel bebas/faktor (i =1,2,3,...k) d : errorHubungan antara Y dan Xi dicari dengan menggunakan model orde pertama dalam mencari daerah optimum dan model orde kedua dalam mencari titik optimum. Hubungan antara Y dan Xi untuk model orde pertama dituliskan dengan Persamaan 6 dan model orde kedua dengan Persamaan 7.
= � + � + � + ⋯ + �� �+∈ (6)
= + ∑ + ∑ + ∑ ∑�
= + ̃
�− < �
� ́ (7)
dimana:
a : koefisien regresi ß : koefisien intersep
RSM dilakukan dengan serangkaian proses tahapan yaitu: 1) pengkodean masing-masing level eksperimen, 2) analisis model yang meliputi analisis varian model, uji kesesuaian model regresi, uji parameter secara serentak, analisis residual, indepedensi, keidentikan, kenormalan, penentuan titik stasioner dan analisis karakteristik permukaan respon (Nuryanti dan Salimy 2008).
3
OPTIMASI FORMULA BAHAN BAKU CAMPURAN
SUMBER KARBOHIDRAT NONPADI UNTUK
PRODUKSI BULIR BERAS SIMULASI
13.1 Pendahuluan
Pemenuhan kebutuhan bahan makanan pokok dapat dilakukan melalui tiga cara yaitu intensifikasi usaha tani, ekstensifikasi lahan dan usaha diversifikasi produk. Intensifikasi adalah upaya untuk memaksimalkan potensi lahan dengan berbagai usaha agar setiap satuan luas menghasilkan produksi semaksimal mungkin. Kondisi ini akan mencapai suatu titik optimum dari suatu kegiatan produksi, baik dari segi benih, optimalisasi pemupukan, pengairan maupun pengolahan lahan. Ekstensifikasi adalah upaya memenuhi kebutuhan pangan dengan cara memperluas lahan pertanian. Usaha ini memerlukan pertimbangan akan ketepatan lahan yang sesuai untuk menghindari tekanan lingkungan yang beresiko kegagalan dan memerlukan biaya tinggi. Sedangkan diversifikasi produk pangan merupakan upaya untuk menggantikan kebutuhan karbohidrat beras dengan aneka sumber karbohidrat nonpadi.
Indonesia mempunyai potensi yang besar baik dari segi jumlah penyebaran maupun aneka sumber karbohidrat nonpadi seperti singkong, garut, ganyong, sukun, ubi jalar, jagung, tales, gembili, suweg, gadung, huwi sawu, kimpul, kentang jawa dan sagu. Dengan potensi 52 juta ha hutan yang dikelola untuk menghasilkan kayu diperkirakan dapat diproduksi 1560 juta ton/tahun bahan pangan (Suhardi et al. 1999). Potensi aneka sumber karbohidrat nonpadi mempunyai prospek untuk dikembangkan dalam menyusun pangan alternatif menggantikan makanan pokok mengingat karakteristik fisikokimia yang seperti beras.
Saat ini sebenarnya diversifikasi pangan sudah berjalan. Rangkuti (2009) menyebutkan bahwa hal ini ditandai dengan kecenderungan menurunnya konsumsi beras per kapita dan meningkatnya konsumsi bahan makanan impor seperti terigu dan konsumsi ubi-ubian. Namun, pengembangan diversifikasi pangan untuk mengganti beras juga perlu memperhatikan kondisi psikologis masyarakat Indonesia dimana pengertian makan diinterprestasikan sebagai makan nasi yang berasal dari beras (Haryadi 2008). Oleh sebab itu upaya membuat pangan alternatif untuk menggantikan beras berbahan baku aneka sumber kabohidrat nonpadi memerlukan perhatian dari segi kandungan gizi serta dari bentuk fisik bulirnya.
Beberapa upaya dalam membuat bulir yang menyerupai beras telah dintroduksikan dengan berbagai penamaan bulir, bahan penyusun dan teknologi pembuatan bulirnya. Beras artifisial telah diproduksi dari berbagai sumber tepung dengan penambahan nutrien dan flavor yang tidak terdapat pada beras dan dicetak dengan menggunakan roll-type granulator (Kurachi 1995).
Simulated rice grain (SRG) telah dibuat dengan melakukan fortifikasi pada
bahan dengan Ferrous sulfate heptahydrate (FSH) melalui proses ekstrusi (Kapanidis et al. 1996). SRG juga dibuat dengan bahan tepung beras, Ferrous
sulfate heptahydrate (FSH) dan 25% air dengan menggunakan single
screw-extruder (Morretti et al. 2005) dan penambahan mikronutriens (Bruemmer et al.
2005). Teknologi ekstrusi dalam pembentukan bulir menyerupai beras telah dilakukan dengan bahan tepung beras dan minimum kandungan pati 30% (Mishra et al. 2012).Beras analog dibuat dengan ekstruder ulir ganda dengan komposisi tepung jagung, tepung sorgum, pati jagung, sagu aren, Gliseril Mono
Stearat dan air (Budijanto dan Yuliyanti 2012).
Studi penyusunan formula campuran tepung bahan SRG dari bahan aneka sumber karbohidrat nonpadi sangat diperlukan untuk memproduksi bahan bulir beras ataupun bahan bulir beras yang diperkaya. Proses produksi SRG membutuhkan proses optimasi untuk menghasilkan beras simulasi yang mendekati karakteristik beras. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan formula optimum bahan komposit dari aneka sumber karbohidrat nonpadi sebagai bahan untuk produksi SRG.
3.2 Bahan dan Metode
Penelitian dilakukan selama 9 bulan terhitung dari bulan Maret sampai November 2013 di Laboratorium Analisis Pangan, Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan; Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Institut Pertanian Bogor (IPB) dan di Laboratorium Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Pascapanen, Kementerian Pertanian RI.
Penelitian ini dilakukan melalui tahapan sebagai berikut: 1) menyiapkan 10 bahan aneka karbohidrat nonpadi dan beras varietas Ciherang dalam bentuk tepung, 2) mengevaluasi kandungan gizi dan sifat fisik tepung aneka sumber karbohidrat nonpadi dan tepung beras variaetas Ciherang, 3) mengembangkan model matematika yang akan diolah dengan Goal Linier Programming (GLP), 4) mengevaluasi kandungan gizi dan sifat fisik tepung campuran yang dihasilkan berdasarkan formula optimum yang dihasilkan dari GLP.
Bahan-bahan yang digunakan dalam penelitian diperoleh dari petani lokal yang terdiri dari bahan baku yang akan dijadikan dasar untuk perhitungan optimasi yaitu pati garut (Maranta arundinacea Linn.), pati ganyong (Canna edulis Ker.), tales Beneng (Xantoshma undipes K.Koch), ubi jalar putih (Ipomoea batatas Poir), tepung tapioka (Manihot utilissima Pohl.), jagung putih (Zea mays L.), sagu (Metroxylon sagu Rottb.), pati aren (Arenga pinnata Merr), sorgum (Sorghum bicolor L. Moench) varietas Numbu dan tepung sukun (Artocarpus communis Forst), beras (Oryza sativa L.). Semua bahan dalam bentuk tepung diayak dengan menggunakan ayakan berukuran 120 mesh.
dan densitas kamba dicari berdasarkan massa sampel per satuan volume (Hartoyo dan Sunandar 2006).
Bahan-bahan sumber aneka karbohidrat dalam bentuk tepung digunakan sebagai bahan untuk menyusun bahan bulir beras simulasi (SRG). Formula tepung SRG dioptimalkan menggunakan Goal Programming Linear (GLP) (Prasetyo 2009, Siringoringgo 2005). Hasil analisa kandungan gizi dan sifat fisik tepung aneka sumber karbohidrat nonpadi merupakan koefisien fungsi kendala, sedangkan hasil analisa kandungan gizi dan sifat fisik tepung beras varietas Ciherang dijadikan kasus sebagia koefisien sumber daya ( koefisien ini dapat menggunakan target bulir fungsional yang diinginkan)
Persamaan 8 sampai dengan 10 dikembangkan berdasarkan sifat fisikokimia yang diinginkan. Persamaan 11 merupakan fungsi tujuan yang dikembangkan berdasarkan bobot pinalti yang ditetapkan dan akan diminimalisasi. Mengkonversi fungsi tujuan yang akan diminimalisasi menggunakan program linear (persamaan 12). persamaan fungsi kendala terdiri atas persamaan 13 (protein), persamaan 14 (kadar amilosa), persamaan 15 (indeks warna), persamaan 16 (kadar air), persamaan 17 (kadar abu), persamaan 18 (kandungan lemak), persamaan 19 (serat pangan), persamaan 20 (serat kasar), persamaan 21 (gula total), persamaan 22 (amilopektin), persamaan 23 (sudut luncur), persamaan 24 (densitas kamba) dan persamaan 25 merupakan persyaratan minimum rasio tepung pati 30% (Mishra et al. 2012).
10 1 4 4i
a
ix
ia
st(8)
10 1 8 8 i st ii
x
a
a
(9)
10 1 11 11 i st i ix
a
a
(10)Fungsi tujuan: Minimum 10
1 11 11
10
1 8 8
10
1 4 4
11 8
4
i i i st
i i i st
i i i st
z W a x a W a x a W a x a (11)
Konversi menjadi model persamaan linear
10 1 4 4 1 i st i ix
a
a
y
10 1 8 8 2 i st i i
x
a
a
y
10 1 11 11 2 i st i i
x
a
a
y
dan 0 ; 0 ; 1 1 1 11
y
y
y
y
y
0 ; 0 ; 2 2 2 22
y
y
y
y
y
0 ; 0 ; 3 3 3 33
y
y
y
y
y
Minimumy
W
y
W
y
W
z _ 11 11 2 8 14
Fungsi kendala
101 4 1 1 4
) (
i
a
ix
xiy
y
a
st(13)
10 1 8 2 28 ( )
i
st xi
i
x
y
y
a
a
(14)
101 11 3 3 11
) (
i
a
ix
xiy
y
a
st(15)
10 1 1 1 i st ii
x
a
a
(16)
10
1 2 2
i aixi a st
(17) 10 1 3 3 i st i
ix a
a (18)
10
1 5 5
i aixi ast
(19)
10 1 6 6 i st ii
x
a
a
(20)
10
1 7 7
i aixi a st
(21)
10
1 9 9
i
a
ix
ia
st(22)
10
1 10 10
i a ixi a st
(23) 10 1 12 12 i st i ix a
a (24) 0 3 3 3 3 3 7 7 7 7
3.3 Hasil dan Pembahasan
3.3.1 Kandungan Gizi dan Sifat Fisik Aneka Sumber Karbohidrat
Hasil analisis kandungan gizi dan sifat fisik yaitu pati garut (x1), pati
ganyong (x2), tepung tales beneng (x3), tepung ubi jalar putih (x4), tepung
tapioka (x5), tepung jagung putih (x6), pati sagu (x7), pati aren (x8), tepung
sorgum (x9), tepung sukun (x10) dan tepung beras varietas Ciherang (xst) yang
digunakan sebagai koefisien untuk merumuskan kendala dalam GLP ditunjukkan pada Tabel 3.1. Nilai-nilai gizi dan sifat fisik digunakan sebagai koefisien dalam merumuskan kendala di GLP.
Persamaan 12 digunakan untuk membuat tepung SRG yang dapat menghasilkan protein, amilosa dan derajat putih mendekati sifat fisiko-kimia tepung beras Ciherang. Kandungan protein yang diinginkan dari tepung SRG adalah 8.58%. Nilai ini sulit untuk diperoleh mengingat kandungan bahan penyusun memiliki kandungan protein berkisar maksimum 8.38%. Oleh karena itu, sumber karbohidrat nonpadi yang memiliki protein yang lebih tinggi perlu ditambahkan dalam proses perhitungan pada penelitian masa datang.
Kadar amilosa yang diinginkan dari SRG adalah lebih rendah atau sama dengan 23.61%. Nilai ini berada di kisaran kandungan amilosa dari bahan aneka sumber karobhidrat nonpadi yang berkisar antara 14.92 sampai 37.3%. Derajat warna yang diinginkan dari SRG adalah 92.1%. Nilai ini berada di kisaran tingkat derajat warnanya material dari bahan penyusun yang berkisar antara 52.1 sampai 93.6%. Jadi baik amilosa maupun derajat putih yang diinginkan ada dalam kisaran sifat fisikokimia bahan penyusun.
3.3.2 Proses Eksekusi Model Menggunakan Linear Programming
Linear programming digunakan untuk menghasilkan nilai optimum (z) untuk berbagai bobot pinalti menggunakan Persamaan 12 sebagai fungsi tujuan dan Persamaan 18 sampai 30 sebagai fungsi kendala. Bobot pinalti tersebut adalah W4 (bobot pinalti untuk protein), W8 (bobot pinalti untuk amilosa) dan
W11 (bobot pinalti untuk derajat warna) (Lampiran 2).
Pada W4 ≥ W8 dan W8 ≤ W11, diperoleh +− − = , +− − =
. 9, +− − = 7.7 , −= , − = , − = , nilai z minimum hanya
ditentukan oleh W8. Mengacu pada Persamaan 13, 14 dan 15, nilai optimum
protein adalah 8.58%, amilosa surplus 25.59% dan derajat warna surplus 57.74%. Dengan komposisi x1 = 0.6554, x3 = 0.9224 and x9 = 0.6068, total
protein menjadi 6.22%, amilosa 22.52% dan derajat warna 68.59%.
Jika W4 ≥ W8 dan W8 ≤ W11 tidak dipenuhi, maka +− − =
− .7 , +− − = . +− − = . , − = .7 , − = , −= , nilai z minimum hanya ditentukan oleh W4 dan W8. Mengacu Persamaan 13, 14
dan 15, maka diperoleh kandungan protein 3.87%, amilosa surplus 23.25% dan derajat warna surplus 41.35%. Dengan komposisi x1 = 0.5054 dan x9=1.1772,
,
Tabel 3.1 Nilai kandungan gizi dan sifat fisik tepung padi dan nonpadi
Bahan tepung
Kandungan gizi dan sifat fisik
tepung/pati
Pati garut (x1)
Pati ganyong
(x2)
Tepung tales beneng
(x3)
Tepung ubi jalar putih
(x4)
Tepung tapioka (x5)
Tepung jagung putih
(x6)
Pati sagu (x7)
Pati aren (x8)
Tepung sorgum (x9)
Tepung sukun
(x10)
Tepung beras Ciherang
(xst)
Kadar air (%,wd) (a1i)
(9.9±0.19) (16.8± 0.12) (11.9±0.14) (7.26±0.01) (4.62±0.01 ) (3.60±0.10) (14.59±0.04) (12.5±0.01) (11.8±0.10) (9.03±0.3) (11.08±0.00)
Abu(%,db) (a2i) (0.27±0.03) 0.20±0.01) 4.32±0.06) (1.96±0.08 ) 0.06 ± 0.00) 0.49±0.04) (0.23±0.04) 0.22±0.06 ) 0.54±0.02) (3.47±0.41) (0.33±0.08)
Lemak (%,db)(a3i) (0.36±0.00) 0.45±0.15) (0.9±0.03) (0.59± 0.05) (0.29± 0.01) (2.03±0.07 ) (5.58±0.05) (0.47±0.01 ) (0.96±0.02) (4.34±0.15) (0.43±0.03)
Protein(%,db)(a4i) (0.65±0.09) (0.69±0.07) (6.86±0.08) (5.52±0.23) (0.46± 0.00) (8.38±0.13 ) (5.36±0.05 ) (0.66±0.00) (6.39±0.04) (5.83±0.03) (8.58±0.01)
Serat pangan (%,db)(a5i)
(2.67±0.23) (2.38±0.15) (2.47±0.10) (2.34±0.14) (1.52± 0.07) (3.16±0.19 ) (1.50±0.06 (1.74±0.15) (4.65±0.25) (2.47±0.21) (6.88±0.17)
Serat kasar (%,db) (a6i)
(0.49±0.01) (0.57±0.04) (3.24±0.02) (2.57±0.01) (0.37± 0.03) (0.32±0.09) (0.41±0.01) (0.48±0.06) (0.80±0.02) (0.54±0.06) (0.32±0.02)
Total gula (%,db) (a7i)
(1.03± 0.30) (1.47±0.07) (2.00±0.05) (4.32± 0.18) (1.09± 0.04) (2.21±0.10) (0.32±0.11) (1.33±0.13) (1.10±0.13) (1.69±0.09) (1.16±0.16 )
Amilosa (%,db)(a8i)
(28.55±0.93) (37.3±0.29) (14.9±0.35) (25.2±0.20) (29.5± 0.25) (24.1±0.52) (32.99±0.36) (31.99±0.58) (27.5±0.19) (23.2±0.46) (23.61±1.21)
Amilopektin (%,db)(a9i)
(65.98±0.79) (56.6±0.51) (65.3±0.21) (57.4±0.42) (66.6± 0.01) (59.3±0.66) (53.60±0.36) (63.1±0.48) (58.3±0.32) (58.3±0.86) (58.69± 0.99)
Sudut luncur (degree)(a10i)
(35.1±0.44) (45.27±3.04) (34.27±0.05) (32.5±0.33) (25.34±4.86) (49.16±1.14) (41.47±0.65) (40.08±0.01) (50.4±1.00) (40.1±0.54) (42.85±0.99)
Derajat warna (%)(a11i)
(83.6±0.05) (72.67±0.05) (52.05±0.05) (70.5± 0.00) (93.6± 0.05) (82.5±0.00) (59.15±0.24) (70.7±0.12) (77.53±0.10) (69.08±0.30) (92.13±0.13)
Massa jenis kamba (kg/m3) (a
12i)
,
Dengan nilai minimum z = 25.59% maka dihasilkan nilai optimum dalam penyusunan campuran SRG berbahan baku aneka sumber karbohidrat nonpadi. Komposisi untuk produksi SRG tersebut adalah 0.66 bagian atau 30% dari pati garut, 0.92 bagian atau 42% dari tepung tales beneng dan 0.61 bagian atau 28% dari tepung sorgum.
3.3.3 Sumber Karbohidrat Nonpadi untuk Bahan SRG
[image:37.595.126.510.325.530.2]Hasil optimasi menggunakan GLP dapat diperoleh komposisi optimum tepung bahan SRG yang tersusun dari 30% pati garut, 42% tepung talas beneng dan 28% tepung sorgum. Perbandingan kandungan gizi dan sifat fisik tepung SRG hasil optimasi, hasil analisis dan tepung beras Ciherang disajikan pada Tabel 3.2 dan Tabel 3.3.
Tabel 3.2 Kandungan gizi tepung SRG hasil optimasi, analisis dan tepung beras Ciherang
Komponen Nilai
prediksi
Nilai analisis Tepung beras Ciherang Kadar air (%,bb) 11.7 (8.65±0.04) (11.08± 0.00)
Abu (%,bk) 1.97 (0.63±0.02) ( 0.33± 0.08)
Lemak (%,bk) 1.33 (1.42±0.00) (0.43±0.03) Protein (%,bk) 6.22 (8.30±0.11) (8.58±0.01) Karbohidrat (%,bk) 90.48 (89.65±0.38) (90.66±0.02)
Serat pangan (%,bk) 1.28 (2.63±0.19) (6.88.±0.12) Serat kasar (%,db) 1.74 (0.55±0.01) (0.32±0.02) Total sugar (%,db) 1.46 (0.76±0.11) ( 1.16±0.16) Pati (% ,db) 86.00 (85.70±0.20) (82.30±0.22)
Amilosa (%,db) 22.52 (26.16±0.23) (23.61±1.21) Amilopektin (%,db) 63.48 (59.54±0.07) (58.69±0.99) Tabel 3.3 Sifat fisik tepung SRG hasil optimasi, analisis dan tepung beras
Ciherang
Sifat fisik Nilai
prediksi
Nilai analisis
Tepung beras Ciherang Sudut luncur (º) 39.01 (32.89±0.61) (42.85± 0.99) Derajat warna (%) 68.59 (59.96±0.04) ( 92.13± 0.13) Massa jenis kamba ( kg/m3) 446.21 (455±0.00) (467.47±2.09)
3.3.4 Kandungan Protein dan Amilosa
dengan variasi yang besar. Beberapa bahan baku tepung komposit memiliki kandungan protein mendekati protein beras, namum juga dibatasi oleh fungsi kendala pada Persamaan 22.
Hasil optimasi tepung SRG memiliki kandungan amilosa 22.52% sedangkan nilai standar adalah 23.61%. Kandungan amilosa tepung SRG dan beras Ciherang masuk dalam katagori sedang (Haryadi 2008). Kandungan amilosa optimum SRG masih dalam kisaran bahan penyusun komposit dengan rata-rata (28.01±6.05)%. Jika bobot pinalti kandungan amilosa diatur lebih tinggi dari bobot pinalti protein dan lebih tinggi atau sama dengan bobot pinalti derajat warna, maka tepung SRG yang dihasilkan memiliki kadar amilosa 27.86%; kadar protein 2.31% dan derajat warna yang lebih tinggi yaitu 79.35%. Dengan hasil tersebut maka komposisi bahan SRG adalah pati garut 30% dan tepung sorgum 70%.
Nilai minimum dan maksimum sudut luncur yang dihasilkan dari 10 bahan aneka sumber karbohidrat nonpadi adalah (25.3±4.86)o dan (50.5±1.00)o dengan nilai rata-rata (39.38±7.80)o. Optimasi sudut luncur dilakukan untuk menentukan nilai optimum dari sudut lucur campuran. Hal ini dimaksudkan agar tepung SRG bisa mengalir dengan baik ketika dimasukkan ke dalam mesin pencetak. Berdasarkan hasil optimasi dan pengujian, diperoleh sudut luncur sebesar 39.01o dan 32.89o. Sementara itu, sudut luncur tepung beras Ciherang yang diperoleh adalah 42.85º. Nilai ini lebih tinggi dari hasil optimasi atau pengujian hasil tepung SRG. Meskipun demikian, bahan campuran dapat meluncur dengan baik menggunakan sudut luncur tepung beras Ciherang.
Nilai minimum dan maksimum derajat warna 10 bahan sumber karbohidrat nonpadi adalah (52.05±0.05)o dan (83.60±0.05)o dengan rata-rata (73.13±12.03)o. Derajat warna tepung beras Ciherang adalah (92.10±0.13)%. Standar derajat warna yang diinginkan akan sulit dipenuhi karena diluar rentang dari bahan penyusun. Derajat warna optimum hasil perhitungan dan hasil uji laboratorium tepung SRG adalah 68.59o dan (59.96±0.04)o. Hasil ini masih lebih rendah dari hasil yang diharapkan.
Nilai massa jenis kamba minimum dan maksimum sepuluh bahan aneka sumber karbohidrat nonpadi adalah (367.5±3.07) kg/m3 dan (540.86±1.21) kg/m3 dengan nilai rata-rata (461.82±57.38) kg/m3. Massa jenis kamba tepung beras Ciherang adalah (467.47±2.09) kg/m3. Massa jenis kamba hasil optimasi adalah 446.21 kg/m3 dan hasil uji laboratorium adalah (455.0±0.00) kg/m3. Massa jenis kamba tepung SRG mendekati nilai massa jenis kamba tepung beras Ciherang.
3.4 Kesimpulan
untuk mengeksplorasi berbagai aneka sumber karbohidrat nonberas sebagai upaya untuk memproduksi bulir yang lebih mendekati sifat fisikokimia beras.
4
REKAYASA MESIN PENCETAK BULIR BERAS
SIMULASI BERBAHAN BAKU CAMPURAN TEPUNG
NONPADI
24.1 Pendahuluan
Indonesia mempunyai potensi yang besar baik dari segi jumlah maupun penyebaran aneka sumber karbohidrat seperti singkong, garut, ganyong, sukun, ubi jalar, jagung, talas, gembili, suweg, gadung, huwi sawu, kimpul, kentang jawa dan sagu. Dengan potensi 52 juta ha hutan, maka dapat dihasilkan 1560 juta ton per tahun bahan pangan (Suhardi et al. 1999). Indonesia juga memiliki keanekaragaman 77 jenis pangan sumber karbohidrat dan 26 jenis kacang-kacangan (Kuswiyati et al. 1999). Dari tahun 1998 sampai 2010, sektor kehutanan telah memasok pangan dari areal seluas 16 juta hektar atau 6.3 juta ha per tahun. Dengan pola tumpang sari di sela pohon, sektor kehutanan mampu menghasilkan padi, jagung dan kedelai sebesar 9.4 juta ton/tahun (Hamzirwan 2011).
Aneka sumber karbohidrat tersebut di atas mempunyai komponen dasar yang sama dengan beras. Dengan potensi tersebut, maka terdapat prospek yang baik untuk pengembangan alternatif sumber pangan pengganti beras. Di samping itu, kecenderungan menurunnya konsumsi beras per kapita dan meningkatnya konsumsi bahan makanan impor seperti terigu dan ubi-ubian menunjukkan bahwa diversifikasi pangan pada masyarakat sudah berjalan (Rangkuti 2009). Namun demikian perlu dicatat bahwa budaya masyarakat Indonesia menginterpretasikan makan sebagai makan nasi yang berasal dari beras (Haryadi 2008). Oleh sebab itu, program pengembangan substitusi beras dilakukan untuk memperoleh bahan dengan sifat fisikokima dan bentuk yang seperti beras.
Beras artifisial yang menyerupai beras telah diproduksi dari berbagai sumber tepung dengan introduksi penambahan nutrien dan flavor yang tidak terdapat pada beras (Kurachi 1995). Bulir menyerupai beras yang dikenal dengan simulated rice grain (SRG) telah dilakukan dengan penambahan bahan fortifikasi Ferrous sulfate heptahydrate (FSH) melalui proses ekstrusi (Kapanidis et al. 1996), sementara pendekatan optimasi penyusunan formula untuk bahan bulir beras SRG yang mempunyai sifat fisikokima beras telah dibuat dari pati garut, tepung tales dan tepung sorgum (Hendrawan et al. 2015). Teknologi ekstrusi dalam pembentukan bulir menyerupai beras telah dilakukan dengan bahan tepung beras (Mishra et al. 2012). Beras analog dibuat dengan ekstruder ulir ganda dengan komposisi tepung jagung, tepung sorgum, pati jagung, sagu aren, Gliseril Mono Stearat dan air (Budijanto dan Yuliyanti
2 Dipublikasikan pada Jurnal Penelitian Hasil Hutan Vol. 33(3). ISSN: 0216-4329 pada
2012). Pembentukan granular butiran beras artifisial optimum dilakukan dengan menggunakan twin screw pada pengaturan putaran screw, temperatur screw, penambahan Gliseril Mono Stearat dan kombinasi steaming (Herawati et al. 2013). Menurut Hagenimana et al. (2006), daya serap air granular dipengaruhi oleh kecepatan screw, temperatur screw dan kadar air pada saat pembentukan granular menggunakan double screw. Pembentukan bulir dalam menghasilkan beras artifisial telah dilakukan dengan menggunakan roll-type granulator (Kurachi 1995).
Pembentukan bulir beras SRG akan didekati seperti pada proses pencetakan tablet. Besarnya tekanan pengepresan, waktu tekan, penambahan pati terpregelatinisasi akan mempengaruhi kekerasan tablet dan waktu larut (Nariswara et al. 2013). Proses pembentukan bulir didekati dengan parameter dimensi bulir, s
