Rancang Bangun Pencitraan Multispektral Cahaya Tampak untuk Deteksi Kesegaran Ikan Gurami (Osphronemus Goramy)

https://doi.org/10.5614/joki.2016.8.2.10

Penulis

  • Reza Arraffi Birahmatika
  • Aulia M. T. Nasution

Kata Kunci:

reflektansi multispektral, pemastian kualitas produk perikanan, tingkat kesegaran, ikan gurami

Abstrak

Pemastian tingkat kesegaran produk perikanan merupakan faktor penting untuk menunjang kelangsungan bisnis perikanan. Metoda pencitra multispektral, yang mula dikembangkan untuk keperluan interpretasi pencitra satelit, akan dicoba untuk diterapkan sebagai suatu teknik alternatif dalam penentuan tingkat kesegaran produk perikanan. Dengan metoda ini, penentuan parameter kualitas ikan dapat dilakukan secara non-kontak dan tidak merusak. Ikan gurami (osphronemus goramy) digunakan sebagai benda uji, yang merupakan jenis ikan yang banyak dikonsumsi masyarakat Indonesia. Akuisisi citra multispektral dilakukan dengan melakukan penyinaran bahan uji dengan beberapa rentang pita cahaya kuasi monokromatis keluaran dari monokromator, dan perekaman dilakukan menggunakan kamera DSLR Olympus E-620. Sebelum proses kuantifikasi dilakukan, beberapa faktor koreksi  diterapkan pada citra untuk meniadakan efek ketidakhomogenan atas intensitas spektral sumber cahaya, respons spatial dan spektral detektor kamera, serta karakteristik transmisi spektral dari sistem optik yang digunakan. Perlakuan waktu diberikan pada sampel uji, untuk mensimulasikan perubahan tingkat kesegarannya. Pengukuran atas perubahan nilai pH digunakan sebagai pembanding atas perubahan tingkat kesegaran ikan. Hasil perhitungan atas perubahan nilai reflektansi sampel uji terhadap perubahan tingkat pembusukan dapat diamati dengan baik pada  panjang gelombang 550 - 600nm, i.e. dengan rentang sensitivitas (0.0026 - 0.0033)jam-1 (R2= 0.6693 - 0.7426).  

Referensi

D. P2HP, Statistik Konsumsi Ikan, Direktorat Jendral Pengolahan dan Pemasaran Hasil Perikanan, 2015, url: statistik.kkp.go.id .

A. G. Maulana, Udang Kembali Jadi Tren Konsumsi Dunia Global, 31 Agustus 2013. [Online], Available: http://bandung.bisnis.com/

read/20130831/34229/423080/udang-kembali-jadi-tren-konsumsi-dunia-global.

A. C. Gonclalves, M. E. Lopez-Caballero and M. L. Nunes, Quality Changes of Deepwater Pink Shrimp (Parapenaeus longirostris) Packed in Modified Atmosphere, Journal of Food Science, vol. 68, no. 8, p. 2586-2590, 2003.

Y. O. Zogul, G. O. zyurt, F. O. zogul, E. Kuley and A. Polat, Freshness assessment of European eel (Anguilla anguilla) by sensory, chemical and microbiological methods, Food Chemistry, vol. 92, pp. 745-751, 2005.

A. Dhaouadia, L. Monsera, S. Sadokb and N. Adhouma, Validation of a flow-in jection-gas diffusion method for total volatile basic nitrogen determination in seafood products, Food Chemistry, vol. 103, no. 3, p. 1049-1053, 2007.

B. Jinadasa, Determination of Quality of Marine Fishes Based on Total Volatile Base Nitrogen test (TVB-N), Nature and Science, vol. 5, no. 12, 2014.

E. Susanto, T. W. Agustini, F. Swastawati, T. Surti, A. S. Fahmi, M. F. Albar and M. K. Nafis, Pemanfaatan Bahan Alami Untuk Memperpanjang Umur Simpan Ikan Kembung (Rastrelliger Neglectus), Jurnal Perikanan, vol. XIII, no. 2, pp. 60-69, 2011.

Q. Z. Zeng., K. A. Thorarinsdottir and G. Olafsdottir, Quality Changes of Shrimp (Pandalus borealis) Stored under Different Cooling Conditions, Journal of Food Science, vol. 70, no. 7, 2005.

S. G1/4ney and A. Atasoy, An Electronic Nose System for Assessing Horse Mackerel Freshness, in Innovations in Intelligent Systems and Applications (INISTA), 2012.

H. Nilsen, M. Esaiassen, K. Heia and F. Sigernes, Visible/Near-Infrared Spectroscopy: A New Tool for the Evaluation of Fish Freshness, Journal of Food Science, vol. 67, no. 5, pp. 1821-1826, 2002.

Q. Dai, J. H. Cheng, D. Sun, H. Pu, X. A. Zeng and Z. Xiong, Potential of visible/near-infrared hyperspectral imaging for rapid detection of freshness in unfrozen and frozen prawns, Journal of Food Engineering, vol. 149, pp. 97-104, 2015.

W. Huang, J. Li, Q. Wang and L. Chen, Development of a multispectral imaging system for online Development of a multispectral imaging system for online, Journal of Food Engineering, vol. 146, p. 62-71, 2005.

C. Liu, W. Liu, W. Chen, J. Yang and L. Zheng, Feasibility in multispectral imaging for predicting the content of bioactive compounds in intact tomato fruit, Food Chemistry , vol. 173, p. 482-488, 2015.

P. Talens, L. Mora, v. Morsy, D. F. Barbin, G. ElMasry and D.-W. Sun, Prediction of water and protein contents and quality classification of Spanish cooked ham using NIR hyperspectral imaging, Journal of Food Engineering, vol. 117, p. 272-280, 2013.

E. Z. Panagou, O. Papadopoulou, J. M. Carstensen and G.-J. E. Nychas, Potential of multispectral imaging technology for rapid and non-destructive determination of the microbiological quality of beeffilets during aerobic storage, International Journal of Food Microbiology, vol. 174, pp. 1-11, 2014.

F. Ma, JingYao, TingtingXie, C. Liu, W. Chen, C. Chen and L. Zheng, Multispectral imaging for rapid and non-destructive determination of aerobic plate count (APC) in cooked pork sausages, Food Research International, vol. 62, p. 902-908, 2014.

I. Sone, R. L. Olsen, A. H. Sivertsen, G. Eilertsen and K. Heia, Classification of fresh Atlantic salmon (Salmo salarL.) fillets stored under different atmospheres by hyperspectral imaging, Journal of Food Engineering, no. 109, pp. 482-489, 2012.

K. Abbas, A. Mohamed, B. Jamilah and M. Ebrahimian, A review on correlations between fish freshness and pH during cold storage, American journal of biochemistry and biotechnology, vol. 4, no. 4, pp. 416-421, 2008.

Z. Qingzhu, Quality Indicators of Northern Shrimp (Pandalus borealis) Stored under Different Cooling Conditions, UNU-Fisheries Training Programme, Tokyo, Japan, 2003.

B. S. N., Standar Nasional Indonesia 01-2346-2006: Uji Organoleptik Ikan Segar, Jakarta: Badan Standarisasi Nasional Indonesia.

Nurjanah, T. Nurhayati and R. Zakariya, Kemuduran Mutu Ikan Gurami (Osphronemus gouramy) Pasca Kematian Pada Penyimpanan Suhu Chilling, AKUATIK-Jurnal Sumberdaya Perairan, vol. 5, no. 2, pp. 11-18, 2011.

C. Riquixo, Evaluation of suitable chemical methods for seafood products, in Mozambique, Reykjavik, Iceland, Final Project Report, United Nation University - Fisheries Training program (UNU-FTP), Icelandic Fisheries Laboratories, 1998.

D. Malin, Multispectral Imaging, in Focal Encyclopedia of Photography Fourth, Burlington, Elsevier, 2007, p. 575.

J. Kleim, Multispectral Thecnology, 2014, url: http://www.lfb.rwth-aachen.de

P.-J. Lapray, X. Wang, J.-B. Thomas and P. Gouton, Multispectral Filter Arrays: Recent Advances and Practical Implementation, Sensors, no. 14, pp. 21626-21659, 2014.

Pixelteq, Interchangeable Optical Filters Enable High Speed Multispectral Imaging Camera, 2011, url: http://halmapr.com/

Imaco, JAI AD - Fusion series 2-CCD cameras, 2011, url: http://http://www.imaco.pl/.

A. Narendran, A Study of CMOS Cameras, Student Report for course ELEC 663.

D. Wu, H. Shi, S. Wang, Y. He and Y. Bao, Rapid prediction of moisture content of dehydrated prawns using online hyperspectral imaging system, Analytica Chimica Acta , no. 726, pp. 57-66, 2012.

Diterbitkan

2016-10-19

Cara Mengutip

[1]
R. Arraffi Birahmatika dan A. M. T. Nasution, “Rancang Bangun Pencitraan Multispektral Cahaya Tampak untuk Deteksi Kesegaran Ikan Gurami (Osphronemus Goramy)”, JOKI, vol. 8, no. 2, hlm. 245, Okt 2016.