MODEL AUTOKATALISIS PERUBAHAN WARNA TOMAT SELAMA PENYIMPANAN DENGAN PENAMBAHAN KMnO4 DAN ARANG AKTIF BAMBU SEBAGAI ETHYLENE SCAVENGER

The color of fresh tomatoes is a key factor influencing consumer acceptance. Many postharvest techniques were aimed at preserving the orange to pink color range. Despite this, the prediction model for tomato color changes during storage has received little attention. Such a model would be invaluable in assessing natural color changes, as well as the impact of post-harvest treatments. To address this gap, we conducted a study involving the storage of untreated tomatoes and those treated with ethylene scavenger (ES). ES was made from a mixture of active bamboo charcoal and KMnO4. The tomatoes were packaged in cardboard containing 2 grams, 4 grams, or 6 grams of ES and then stored at room temperature for 10 days. We analyzed changes in tomato color daily during this period. Our results indicate that changes in brightness and yellow color followed a first-order autocatalysis kinetic model, while changes in red color followed a logistic model. The most effective treatment involved 2 grams of ethylene scavenger, as indicated by the smallest k value for changes in brightness, yellow color, and red color. The addition of ethylene scavenger effectively inhibited the decrease in tomato brightness and yellow color, while increasing red color. Overall, our findings suggest that ethylene scavenger treatment can effectively preserve tomato color during storage. Keywords: tomato, bamboo activated charcoal, KMnO4, ethylene scavenger.Pada buah tomat segar, warna merupakan indikator penting yang menentukan penerimaan konsumen. Teknologi pascapanen banyak ditujukan untuk mempertahankan warna tomat pada rentang jingga ke merah muda. Model untuk memprediksi perubahan warna tomat selama penyimpanan masih sedikit dikaji. Model prediksi ini akan berguna untuk melihat bagaimana perubahan warna secara alami dan bagaimana perubahan warna saat mendapat perlakuan teknologi pasca panen, apakah model perubahan warna masih tetap sama dan hanya berubah nilai konstantanya ataukah modelnya juga mengalami perubahan. Untuk menyelidiki hal tersebut, dalam penelitian ini dilakukan penyimpanan tomat dalam kondisi tanpa perlakuan dan tomat dengan perlakuan ethylene scavenger (ES) dari campuran arang aktif bambu dan KMnO4. Tomat dikemas menggunakan kardus yang sudah ditambahkan ethylene scavenger dengan massa 2 gram, 4 gram, dan 6 gram ES, kemudian disimpan dalam suhu ruang selama 10 hari dan dilakukan pengamatan warna setiap hari. Hasil penerapan model autokatalisis menunjukkan penurunan warna kuning dan kecerahan mengikuti model kinetika orde satu, sedangkan peningkatan warna merah mengikuti model logistik.  Perlakuan massa ethylene scavenger yang paling efektif ditunjukkan pada penggunaan 2 gram ethylene scavenger, yang diindikasikasikan oleh nilai k terkecil pada perubahan parameter kecerahan, warna kuning, dan warna merah tomat. Penambahan ethylene scavenger dapat menghambat penurunan kecerahan tomat, kenaikan warna merah tomat, dan penurunan nilai warna kuning tomat selama penyimpanan. Kata kunci: tomat, arang aktif bambu, KMnO4, ethylene scavenge

Identifikasi Kematangan Buah Tropika Berbasis Sistem Penciuman Elektronik Menggunakan Deret Sensor Gas Semikonduktor dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan

The research aimed to design the systems of tropical fruit maturity identification based on electronic nose using Array SnO2 semiconductor gas sensor. The research utilized five TGS sensors, namely TGS2600, TGS2602, TGS813, TGS2611, and TGS2612. The array sensor outputs are acquired by personal computer through interface unit based on microcontroller Atmega 8535. The acquisitions are made every 0.5 seconds for a minute for each sensor output. Then, it was determined the average sensor output as an input for Artificial Neural Network (ANN) which used Multi Layer Perceptron (MLP) architecture with three layers. ANN Training applied Backpropagation algorithm. The results showed the sensor output responses vary by the level of maturity of fruit. The obtained training yielded the architecture of ANN for the fruit maturity identification system were 5 inputs and 4 outputs with a number of hidden layer neurons for oranges and strawberries was 16 while for tomatoes was 32. The identification application showed that the successful identification percentage of orange was 93.75%, 75% of strawberries, and 81.25% of tomatoes. Overall success rate of detecting the level of maturity of fruit (oranges, strawberries, and tomatoes) was 83.33%

Identifikasi Kematangan Buah Tropika Berbasis Sistem Penciuman Elektronik Menggunakan Deret Sensor Gas Semikonduktor Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan

Abstract The research aimed to design the systems of tropical fruit maturity identification based on electronic nose using Array SnO2 semiconductor gas sensor. The research utilized five TGS sensors, namely TGS2600, TGS2602, TGS813, TGS2611, and TGS2612. The array sensor outputs are acquired by personal computer through interface unit based on microcontroller Atmega 8535. The acquisitions are made every 0.5 seconds for a minute for each sensor output. Then, it was determined the average sensor output as an input for Artificial Neural Network (ANN) which used Multi Layer Perceptron (MLP) architecture with three layers. ANN Training applied Backpropagation algorithm. The results showed the sensor output responses vary by the level of maturity of fruit. The obtained training yielded the architecture of ANN for the fruit maturity identification system were 5 inputs and 4 outputs with a number of hidden layer neurons for oranges and strawberries was 16 while for tomatoes was 32. The identification application showed that the successful identification percentage of orange was 93.75%, 75% of strawberries, and 81.25% of tomatoes. Overall success rate of detecting the level of maturity of fruit (oranges, strawberries, and tomatoes) was 83.33%. Keywords: E-nose system, TGS sensor, fruit maturity, ANN application Abstrak Penelitian bertujuan merancang bangun sistem identifikasi kematangan buah tropika berbasis penciuman elektronik (e-nose) menggunakan deret sensor gas semikonduktor SnO2 menggunakan jaringan syaraf tiruan. Dalam penelitian digunakan deret 5 sensor seri TGS: TGS2600, TGS2602, TGS813, TGS2611, dan TGS2612. Deret sensor diakuisisi dalam komputer melalui unit antarmuka berbasis mukrokontroler Atmega 8535. Akuisisi dilakukan dalam 1 menit tiap 0.5 detik sehingga diperoleh 120 data untuk tiap keluaran sensor. Ditentukan rata-rata keluaran sensor sebagai masukan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Arsitektur JST menggunakan Multi Layer Perceptron (MLP) dengan 3 lapis. Hasil penelitian menunjukkan respon keluaran sensor berbeda-beda untuk tiap tingkat kematangan buah. Pelatihan JST menggunakan algoritma backpropagation. Dari hasil pelatihan didapatkan srsitektur jaringan syaraf tiruan untuk sistem identifikasi adalah 5 input dan 4 output dengan jumlah neuron hidden layer untuk identifikasi kematangan jeruk dan stroberi adalah 16 sedangkan untuk tomat adalah 32. Dari hasil pengujian aplikasi diperoleh persentase keberhasilan identifikasi kematangan buah jeruk sebesar 93.75%, stroberi sebesar 75%, dan tomat 81.25%. Secara keseluruhan persentase keberhasilan sistem dalam mendeteksi tingkat kematangan buah (jeruk, stroberi, dan tomat) adalah sebesar 83.33%. Keyword: sistem penciuman elektronik, sensor TGS, kematangan buah, aplikasi JST Diterima: 04 Oktober 2010; Disetujui: 28 Februari 201

Pembuatan Makanan Siap Santap Kelapa Muda dalam Sirup Gula dalam Kemasan Polipropilen (PP) dan Etilen Vinil Alkohol (EVOH)

Makanan siap santap dalam kemasan saat ini sudah banyak dikenali oleh masyarakat dari berbagai kalangan ekonomi. Mulai dari makanan berat hingga ringan dapat dijumpai dalam bentuk kemasan siap santap. Produk makanan siap santap dalam kemasan tak lepas dari kualitas produk yang diproduksi. Dalam hal ini sebagai jaminan kepada konsumen yang akan mengonsumsi. Kualitas produk makanan siap santap dalam kemasan juga tidak lepas dari pengaruh bahan serta kemasan yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk 1) Mengetahui pengaruh konsentrasi sirup gula terhadap kualitas kelapa muda kemasan selama penyimpanan, 2) Mengetahui pengaruh jenis kemasan terhadap kelapa muda kemasan selama penyimpanan, dan 3) Mengetahui pengaruh interaksi konsentrasi sirup gula dan jenis kemasan terhadap kelapa muda selama penyimpanan. Pembuatan makanan siap santap kelapa muda dalam sirup gula dalam kemasan menggunakan gula pasir dan air sebagai sirup gula dengan 3 taraf konsentrasi sirup gula 10%, 15%, dan 20%, serta 2 taraf jenis kemasan yaitu kemasan polipropilen (PP) dan Etilen Vinil Alkohol (EVOH). Karakteristik pengujian pada minggu keenam makanan siap santap kelapa muda dalam sirup gula dan kemasan menunjukkan hasil perlakuan yang diberikan tidak memengaruhi mutu tekstur dan asam lemak bebas (FFA), sedangkan pada mutu warna (derajat putih), pH, dan brix menunjukkan hasil adanya pengaruh dari perlakuan yang diberikan.Ready-to-eat packaged food is now widely recognized by people from various economic circles. Ranging from heavy to light food can be found in the form of ready-to-eat packages. Ready-to-eat food products in packaging cannot be separated from the quality of the products produced. In this case as a guarantee to consumers who will consume. The quality of packaged ready-to-eat food products cannot be separated from the influence of the materials and packaging used. This study aims to 1) determine the effect of sugar syrup concentration on the quality of packaged young coconuts during storage, 2) determine the effect of the type of packaging on packaged young coconuts during storage, and 3) determine the interaction effect of sugar syrup and the type of packaging on packaged young coconuts during storage. Preparation of ready-to-eat young coconut in packaged sugar syrup using granulated sugar and water as sugar syrup with 3 levels of sugar syrup concentration of 10%, 15%, and 20%, as well as 2 levels of packaging types, namely polypropylene (PP) and Ethylene Vinyl Alcohol packaging. (EVOH). The characteristics of the test in the sixth week of ready-to-eat young coconut in sugar syrup and packaging showed that the results of the treatment did not affect the quality of texture and free fatty acids (FFA), while the quality of color (degrees of whiteness), pH, and brix showed the results of the influence of given treatment

Penambahan Zat Lilin Daun Talas Sebagai Komponen Hidrofobik Dalam Menurunkan Nilai Water Uptake Pada Edible Film Pati Singkong

Edible film merupakan lapisan tipis berasal dari gabungan komponen lipid atau dari pati-patian. Pati merupakan salah satu polisakarida yang mudah terurai dan ketersediaannya banyak, dengan penambahan bahan yang bersifat hidrofobik pada film pati dapat meningkatkan ketahanan air pada edible film dengan memanfaatkan zat lilin daun talas. Daun talas banyak mengandung protein, memiliki sifat mekanik, dan permukaannya dilapisi dengan lilin anti air yang mengandung molekul hidrokarbon dimana lapisan tipis ini membuat daun tersebut relatif ringan. Hasil pengekstrakan zat lilin berupa serbuk yang disaring dan dikeringkan pada desikator, selanjutnya akan ditambahkan pada proses pembuatan edible film pati singkong. Selain itu, dalam pembuatan edible film dari campuran pati singkong, sorbitol, dan ekstrak zat lilin dari daun talas diperoleh karakteristik edible film dengan panjang 15,9 cm, lebar 5,5 cm, tanpa zat lilin daun talas memiliki massa 2,87 gram, berwarna bening, bertekstur halus, bergelembung, dan tidak rata dengan nilai water uptake 16,03%. Sedangkan edible film dengan penambahan lapisan dari ekstrak zat lilin daun talas memiliki karakteristik lebih tebal dengan massa 5,34 gram, permukaan tidak rata dan bergelombang, serta berwarna hijau gelap dan nilai water uptake 8,43%. Hal ini menunjukkan bahwa penambahan zat lilin daun talas memiliki sifat hidrofobik atau anti air dapat menahan daya serap air pada edible film pati singkong. Kata kunci: Edible film, Water uptake, Daun talas, Hidrofobik, Zat lili

Multivariate soft sensor for product monitoring in the debutanizer column with deep learning

Soft sensors have been proposed extensively for predicting ill-to-measure variables in industrial processes. In this study, we developed a multivariate soft sensor for debutanizer columns. A soft sensor was proposed to replace the chromatograph-based butane content from the debutanizer column. Recently, deep learning methods have been implemented for better feature representation of complex systems. We developed an LSTM-based multivariate soft sensor that can better represent the dynamics of a debutanizer column system. Our results show that the univariate LSTM soft sensor performs better than previously proposed methods