Avomango atau yang umum disebut mangga alpukat termasuk buah mangga Gadung varietas Klonal 21. Avomango berasa manis, daging tebal, rendah serat dan dapat dimakan seperti alpukat. Mangga yang disukai konsumen adalah mangga yang matang dengan eating quality yang baik. Untuk itu, penentuan mangga yang matang dengan eating quality yangbaik harus diperhatikan. Penentuan mangga utuh yang matang bisa dilakukan secara sensoris. Avomango yang matang memiliki tekstur yang lunak pada ujung buahnya. Namun, avomango utuh yang matang secara sensoris belum tentu memiliki eating quality yang baik. Untuk itu dapat dilakukan analisis destruktif dengan menghancurkan daging buah mangga dan menguji tekstur, tingkat kemanisan, tingkat keasaman dan dry matter dari buah di laboratorium.
Karakteristik kematangan buah secara umum yaitu memiliki tingkat kemanisan yang baik. Total Soluble Solid (TSS) merupakan parameter yang dapat merepresentasikan tingkat kemanisan buah. Semakin tinggi nilai TSS buah, maka semakin manis buah tersebut. Pengujian TSS dilakukan secara destruktif yang membutuhkan sampel buah mangga sehingga butuh dana yang lebih banyak, butuh waktu lebih lama, tidak ramah lingkungan dan kurang sustainable. Untuk itu, saat ini telah banyak diteliti penentuan kematangan non-destruktif dengan menguji buah utuh menggunakan alat Near Infrared (NIR) spectroscopy.
Hasil uji NIR-spectroscopy berupa data spektrum sebagai variabel prediktor. Data spektrum ini harus divalidasi dengan analisis destruktif untuk tingkat kemanisan, yaitu uji TSS yang dapat digunakan sebagai variabel respon. Selanjutnya, dapat dilakukan pemodelan statistika yaitu analisis regresi untuk memprediksi tingkat kemanisan berdasarkan data variabel prediktor dan variabel respon yang telah diperoleh.
Perkembangan Pemodelan Prediksi Kematangan Buah
Penelitian tentang prediksi kemanisan mangga telah banyak dilakukan, namun sebagian besar menggunakan pemodelan regresi parametrik. Hanya ditemukan satu penelitian yang menggunakan regresi nonparametrik untuk memprediksi kematangan buah. Padahal regresi nonparametrik lebih memiliki fleksibilitas tinggi dalam bentuk fungsi regresinya, karena tidak harus mengikuti asumsi seperti regresi parametrik. Oleh karena itu, prediksi kemanisan buah dengan pendekatan nonparametrik dapat dikembangkan khususnya regresi polinomial lokal multi-prediktor.
Regresi polinomial lokal mengestimasi fungsi regresi secara lokal. Estimasi secara lokal mampu menangkap nonlinieritas yang mungkin ada pada saat tahap estimasi tanpa terpengaruh data outlier. Metode regresi polinomial lokal bersifat data-driven, mudah diaplikasikan, memberikan struktur fleksibel yang mampu menangkap karakteristik non-linier yang ada pada data. Hasil nilai spektrum NIR spectroscopy yang dijadikan sebagai prediktor memiliki dimensi yang besar (multiprediktor), sehingga regresi yang digunakan adalah regresi polinomial lokal multiprediktor.
Metode dan Hasil
Sejumlah 120 buah avomango dengan berbagai tingkat kematangan diuji menggunakan NIR spectroscopy untuk dibaca nilai spektrumnya. Setelah itu divalidasi menggunakan uji TSS menggunakan alat refraktometer. Data yang diperoleh sejumlah 120 observasi dengan multiprediktor yaitu data spektrum dan satu variabel respon yaitu TSS. Pada penelitian ini, data dibagi menjadi dua bagian yaitu 100 data sebagai data in-sample dan 20 data sebagai data out-sample.
Selanjutnya, variabel-variabel tersebut dimodelkan menggunakan dua pendekatan, yaitu Multi-predictor Local Polynomial Regression (MLPR) dan Multiple Polynomial Regression (MPR). Kedua metode ini digunakan untuk memprediksi nilai TSS. Kebaikan model diukur menggunakan parameter Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Hasil analisis menunjukkan nilai MAPE pada metode MLPR dan MPR secara berurutan adalah 8,554% dan 37,707%. Dengan nilai MAPE metode MLPR di bawah 10%, maka metode MLPR dapat dikatakan sangat akurat untuk memprediksi nilai TSS avomango. Berdasarkan hasil tersebut, metode MLPR lebih baik dalam memprediksi nilai TSS avomango dibandingkan metode MPR.
Hasil penelitian ini hanya membahas satu karakteristik buah (uni-respon) yaitu kemanisan mangga yang ditunjukkan dari nilai TSSnya, padahal untuk memprediksi kematangan dapat dilihat dari beberapa karakteristik antara lain keasaman, tekstur dan dry matter buah. Pada penelitian selanjutnya, penulis akan memodelkan prediksi kematangan buah menggunakan regresi polinomial lokal multi-respon (tingkat keasaman, tekstur dan dry matter) dan multi-prediktor.
Penulis: Dr. Nur Chamidah, M.Si
Informasi detil dari penelitian ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/733/1/012009/pdf
Millatul Ulya, Nur Chamidah, Toha Saifudin, 2021. Predicting the sweetness level of avomango (Gadung Klonal 21) using multi-predictor local polynomial regression, IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 733 012009. doi:10.1088/1755-1315/733/1/012009
