CUT MULTIN ULVA, 1205106010044.Prediksi Kadar Air Bubuk Biji KakaoMenggunakan NIRS Dengan Metode PLS (Dengan Pre-Treatment Derivative ke-1 dan Mean Centering. Di bawah Bimbingan Dr.-ing. Agus Arip Munawar.Sebagai Pembimbing Utama dan Dr. Zulfahrizal. Sebagai Pembimbing Anggota.RINGKASANIndonesia berdasarkan data ICCO (International Cocoa Organization)merupakan produsen biji kakao nomor tiga dunia setelah Pantai Gading danGhana. Namun mayoritas biji kakao Indonesia dianggap bermutu rendah. Salahsatu metode yang saat ini sedang berkembang dan digunakan untuk mendeteksikualitas suatu produk pertanian adalah metode pantulan infra merah dekat atauNear Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS). Metode ini dapat menganalisiskualitas produk pertanian dengan waktu yang sangat cepat dan dilakukan secaranondestruktif atau tanpa merusak buah bahkan tanpa menyentuh produk tersebut.Tujuan penelitian ini adalah menentukan kandungan kadar air pada bijikakao menggunakan NIRS dengan metode Partial Least Squares (PLS) sebagaimetode regresi serta membandingkan antara pretreatment Derivative 1 (D1) danMean Centering (MC) sebagai metode koreksi. Penelitian ini menggunakansampel biji kakao varietas lindak yang didapat dari petani kemudian dijadikandalam bentuk bubuk dengan cara dihancurkan menggunakan blender dan diayakdengan menggunakan ayakan 24 mesh. Selanjutnya bubuk biji kakao dilakukanpengambilan spektrum NIRS sebanyak 10 gr per sampel sampai didapat 30sampel dengan menggunakan alat FT-IR IPTEK T-1516. Data spectrum diolahmenggunakan Partial Least Squares (PLS) dengan dibantu pretreatmentderivative ke-1 dan mean centering.Hasil penelitian ini didapat bahwa panjang gelombang 1860-2000merupakan panjang gelombang yang relevan dalam menduga kadar air padabubuk biji kakao. Selain itu juga didapat bahwa PLS dengan non pretreatmentmenghasilkan model yang tergolong sufficient performance dengan nilai R2 sebesar0.67, nilai r sebesar 0.80, nilai RMSECV sebesar 0.54, dRMSE sebesar 0,09 dannilai RPD yaitu 1,73. PLS dengan penambahan derivative ke-1 menghasilkanmodel yang tergolong sufficient performance dengan nilai R2 sebesar 0.65, nilai rsebesar 0.79, nilai RMSECV sebesar 0.55, dRMSE sebesar 0,09 dan nilai RPDyaitu 1,70. Selanjutnya PLS dengan penambahan pretreatmen mean centeringmenghasilkan model yang tergolong sufficient performance dengan nilai R2 sebesar0.67, nilai r sebesar 0.80, nilai RMSECV sebesar 0.54, dRMSE sebesar 0,09 dannilai RPD yaitu 1,73. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa mean centeringadalah pretreatment terbaik diantara dua macam pretreatment yang dipakai dalampenelitian ini
