Authors

Abstract

This research aims to explore the potential use of fluorescence spectroscopy combined with chemometrics for predicting the maturity level of crystal guava fruits non-destructively. The physicochemical properties including total soluble solids (TSS), water content, firmness, and pH were obtained from laboratory tests and used as a reference in developing the predictive model. The fluorescence emission spectra under excitation of 365 nm UV LED were used as predictors. The fluorescence spectra were acquired and recorded using a miniaturized UV-Vis spectrophotometer with an effective 340 – 800 nm range. In total, 240 sets of data from crystal guava fruit samples with varying ages of 90-106 DAA (days after anthesis) were used for calibration and validation. A multivariate analysis using Partial Least Squared Regression (PLSR) was used to develop the predictive models. Several data preprocessing methods were applied to enhance the information contained in the spectral data to find the best predictive model. Analysis results showed that the developed model could accurately predict water content with rcal=0.94; SEC=0.08%, rval=0.84; SEP=0.08%; RPD=2.59, followed by TSS with rcal =0.91; SEC = 0.47%Brix, rval =0.79; SEP=0.48%Brix; RPD=2.13. Although with lower accuracy, it also could predict firmness with rcal =0.86; SEC=0.43 kgf, rval =0.74; SEP=0.43 kgf; RPD=1.82 and pH with rcal =0.81; SEC=0.10, rval =0.79; SEP=0.09; RPD=1.76. The results indicate that fluorescence spectroscopy could be used as an alternative method for non-destructive estimation of physicochemical properties as indicators of the maturity level of crystal guava fruits.

Abstract in Indonesian

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi potensi penggunaan spektroskopi fluoresensi dikombinasikan dengan kemometri untuk memprediksi tingkat kematangan buah jambu kristal secara non-destruktif. Sifat fisikokimia meliputi total padatan terlarut (TPT), kadar air, kekerasan, dan pH diperoleh dari uji laboratorium dan digunakan sebagai acuan dalam pengembangan model prediktif. Spektrum emisi fluoresensi di bawah eksitasi LED UV 365 nm digunakan sebagai prediktor. Spektrum fluoresensi diperoleh dan direkam menggunakan spektrofotometer UV-Vis mini dengan rentang efektif 340 – 800 nm. Total sebanyak 240 set data sampel buah jambu kristal dengan variasi umur 90-106 HSA (hari setelah bunga mekar) digunakan untuk kalibrasi dan validasi. Analisis multivariat menggunakan Partial Least Squared Regression (PLSR) digunakan untuk mengembangkan model prediktif. Beberapa metode pra-pemrosesan data diterapkan untuk menyempurnakan informasi yang terkandung dalam data spektral untuk menemukan model prediksi terbaik. Hasil analisis menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu memprediksi kadar air secara akurat dengan rcal=0,94; SEC=0,08%, rval=0,84; SEP=0,08%; RPD=2,59, diikuti TPT dengan rcal =0,91; SEC = 0,47%Brix, rval =0,79; SEP=0,48%Brix; RPD=2.13. Meskipun dengan akurasi yang lebih rendah, namun juga dapat memprediksi kekerasan dengan rcal =0,86; SEC=0,43 kgf, rval =0,74; SEP=0,43 kgf; RPD=1,82 dan pH dengan rcal =0,81; SEC=0,10, rval =0,79; SEP=0,09; RPD=1,76. Hasil penelitian menunjukkan bahwa spektroskopi fluoresensi dapat digunakan sebagai metode alternatif untuk estimasi sifat fisikokimia secara non-destruktif sebagai indikator tingkat kematangan buah jambu kristal.