KAJIAN KESEMPURNAAN PENGELUARAN DARAH PADA … · Analisis Kolorimetri dengan Spektrofotometer 7 . Analisis Kolorimetri Menggunakan Pengolahan Citra . Mobile Camera . dan . Scanner
Post on 14-Mar-2019
299 Views
Preview:
Transcript
FAKULTAS KEDOKTERAN HEWAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2018
KAJIAN KESEMPURNAAN PENGELUARAN DARAH PADA
AYAM BROILER BERBASIS KOLORIMETRI
MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA
RIKY FERNANDA
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Kajian Kesempurnaan
Pengeluaran Darah pada Ayam Broiler Berbasis Kolorimetri Menggunakan
Pengolahan Citra adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing
dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun.
Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun
tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan
dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Mei 2018
Riky Fernanda
NIM B04140115
ABSTRAK
RIKY FERNANDA. Kajian Kesempurnaan Pengeluaran Darah pada Ayam Broiler
Berbasis Kolorimetri Menggunakan Pengolahan Citra. Dibimbing oleh KOEKOEH
SANTOSO dan R. HARRY SOEHARTONO.
Daging atau karkas ayam broiler yang berasal dari ayam yang tidak
disembelih (tiren) atau proses pemotongan yang tidak sempurna, sangat
meresahkan dan merugikan masyarakat. Karena keberadaan darah dalam daging
menyebabkan kualitas karkas menurun dan daging cepat busuk. Metode alternatif
pemeriksaan kadar darah pada daging ayam broiler adalah dengan cara pengolahan
citra menggunakan ImageJ berbasis kolorimetri. Penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis kemampuan mobile camera dan scanner dalam pengolahan citra
menggunakan ImageJ yang dihubungkan dengan spektrofotometer untuk
mengukur konsentrasi darah berbasis kolorimetri pada daging ayam broiler. Ekstrak
daging yang telah direaksikan dengan malachite green dan H2O2 lalu ditambahkan
KMnO4 dan diuji menggunakan spektrofotometer serta pemindaian menggunakan
mobile camera dan scanner. Kemudian hasil pemindaian (dalam bentuk citra)
diolah menggunakan ImageJ. Hasil menunjukkan bahwa konsentrasi darah yang
diukur menggunakan spektrofotometer, mobile camera dan scanner pada daging
ayam broiler yang disembelih dengan proses digantung dan tanpa digantung
memiliki perbedaan yang nyata (P<0.05) dengan daging ayam yang tidak
disembelih (daging bangkai) yang didiamkan selama 4 jam. Kurva korelasi
konsentrasi darah pada daging ayam menggunakan spektrofotometer dengan
pengolahan citra mobile camera dan scanner memiliki nilai koefisien korelasi
masing-masing adalah 0,86 dan 0,87. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan
bahwa mobile camera dan scanner memiliki potensi sebagai alternatif untuk
mengukur konsentrasi darah pada daging ayam broiler.
Kata kunci : ayam, ImageJ, mobile camera, scanner, spektrofotometer
ABSTRACT
RIKY FERNANDA. Study on Blood Draining Completeness on Broiler Chickens
Based on Colorimetry Using Image Processing. Guided by KOEKOEH SANTOSO
and R. HARRY SOEHARTONO.
Broiler meat or carcass that comes from an unslaughtered chicken or
incomplete slaughtering process is very concerning and harming consumers.
Remaining blood inside the meat can decrease the meat quality and hasten the
decaying process. An alternative method to examine blood content in broiler meat
is image processing using ImageJ based on colorimetry. This study aims to analyze
the ability of mobile camera and scanner in image processing using ImageJ
connected to spectrophotometer to measure blood concentration based on
colorimetry in broiler meat. Meat extract that had been reacted with malachite green
and H2O2 was added with KMnO4 and tested using spectrophotometer, then was
scanned using mobile camera and scanner. The scanning result (in form of images)
was processed using ImageJ. The results showed that blood concentration measured
with spectrophotometer, mobile camera, and scanner in broiler meat from chicken
slaughtered with or without hanging method had a significant difference (P<0.05)
with meat from an unslaughtered chicken left out for 4 hours. The correlation curve
of blood concentration in chicken meat using spectrophotometer with image
processing of mobile camera and scanner has correlation coefficient value of 0.86
and 0.87, respectively. According to the results, it can be concluded that mobile
camera and scanner has a potency to be used as an alternative to measure blood
concentration in broiler meats.
Keywords: chicken, ImageJ, mobile camera, scanner, spectrophotometer
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Kedokteran Hewan
pada
Fakultas Kedokteran Hewan
KAJIAN KESEMPURNAAN PENGELUARAN DARAH PADA
AYAM BROILER BERBASIS KOLORIMETRI
MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA
RIKY FERNANDA
FAKULTAS KEDOKTERAN HEWAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2018
Scanned by CamScanner
Judul Skripsi : Kajian Kesempurnaan Pengeluaran Darah pada Ayam Broiler
Berbasis Kolorimetri Menggunakan Pengolahan Citra
Nama : Riky Fernanda
NIM : B04140115
Disetujui oleh
Dr. med vet drh. Koekoeh Santoso
Pembimbing I
drh. R. Harry Soehartono, MAppsc., Ph.D
Pembimbing II
Diketahui oleh
Prof. Drh. Agus Setiyono, M.S. Ph.D. APVet.
Wakil Dekan Bidang Akademik dan Kemahasiswaan
Fakultas Kedokteran Hewan
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas
segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Judul yang
dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Agustus 2017 sampai
Februari 2018 ini ialah Kajian Kesempurnaan Pengeluaran Darah pada Ayam
Broiler Berbasis Kolorimetri Menggunakan Pengolahan Citra.
Terima kasih yang sebanyak-banyaknya penulis ucapkan kepada :
1. Bapak Dr. med vet drh. Koekoeh Santoso sebagai pembimbing pertama dan
Bapak drh. R. Harry Soehartono, M.Appsc., Ph.D sebagai pembimbing kedua
dan sekaligus sebagai pembimbing akademik atas waktu, bimbingan, masukan,
saran, kesabaran dan motivasi serta nasehatnya sehingga penulis dapat
menyelesaikan penelitian dan penulisan skripsi ini.
2. Seluruh staf Laboratorium Fisiologi, Departemen Anatomi, Fisiologi dan
Farmakologi Fakultas Kedokteran Hewan Institut Pertanian Bogor yang telah
membantu selama proses penelitian.
3. Keluarga tercinta, ibunda Azizah dan seluruh sanak saudara atas dukungan,
motivasi, doa dan kasih sayangnya kepada penulis selama ini.
4. Kepada Rio Setiawan, Nurmaida, Sofa Azizah, Risna Aliyah, Rayhan Dika
Arfan, Kak Putri Gusfani, Bang Tuchin, Bang Seftian Syahri Putra, Ayu Setia
Wardani dan Afija Ayu Andesra atas bantuan, nasehat dan motivasi sehingga
penulis dapat menyelesaikan penelitian dan penulisan skripsi.
5. Kepada teman-teman FKH 51 atas doa dan telah memberi warna selama
perkuliahan, penelitian, penulisan, hingga skripsi ini dapat diselesaikan.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Mei 2018
Riky Fernanda
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL vi
DAFTAR GAMBAR vi
DAFTAR LAMPIRAN vi
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Tujuan Penelitian 2
Manfaat Penelitian 2
TINJUAN PUSTAKA 2
Daging Ayam Tiren dan Segar 2
Pengolahan Citra Menggunakan Mobile Camera 3
Pengolahan Citra Menggunakan Scanner 3
Spektrofotometer 3
ImageJ dan Cahaya RGB 4
METODE 6
Waktu dan Tempat 6
Alat dan Bahan 6
Prosedur Penelitian 6
HASIL DAN PEMBAHASAN 7
Analisis Kolorimetri dengan Spektrofotometer 7
Analisis Kolorimetri Menggunakan Pengolahan Citra Mobile Camera
dan Scanner 8
Perbandingan Hasil dan Korelasi Pengukuran Kadar Darah pada
Daging Ayam Menggunakan Spektrofotometer dengan
Mobile Camera dan Scanner 10
SIMPULAN DAN SARAN 12
Simpulan 12
Saran 12
DAFTAR PUSTAKA 12
LAMPIRAN 16
RIWAYAT HIDUP 18
DAFTAR TABEL
1 Konsentrasi Darah pada Daging Ayam Broiler (abs) 10
DAFTAR GAMBAR
1 Komponen-komponen spektrofotometer 4
2 Fitur ImageJ 5
3 Komposisi Warna RGB 5
4 Kalibrasi larutan standar panjang gelombang 430 nm 8
5 Kalibrasi standar menggunakan mobile camera dan Scanner 9
6 Korelasi konsentrasi darah pada daging ayam menggunakan
spektrofotometer dengan pengolahan citra mobile camera dan
scanner 11
DAFTAR LAMPIRAN
1 Nilai absorbansi larutan standar menggunakan spektrofotometer
pada panjang gelombang 430 nm 16
2 Nilai absorbansi larutan standar menggunakan mobile camera 16
3 Nilai absorbansi larutan standar menggunakan scanner 16
4 Nilai absorbansi sampel menggunakan spektrofotometer 17
5 Nilai absorbansi sampel menggunakan mobile camera 17
6 Nilai absorbansi sampel menggunakan scanner 17
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Produksi daging ayam broiler di Indonesia pada tahun 2011-2015 mengalami
peningkatan dengan pertumbuhan rata-rata sebesar 6,05% per tahun, dengan kata
lain rata-rata produksi daging ayam setiap tahun sebesar 1,48 juta ton (Kementan
2015). Salah satu faktor meningkatnya permintaan daging ayam yaitu karena terjadi
pergeseran pola konsumsi masyarakat dari bahan pangan sumber protein nabati ke
bahan pangan sumber protein ternak (Dilago 2011). Daging ayam yang banyak
dikonsumsi oleh masyarakat adalah daging ayam broiler. Hal ini dikarenakan
daging ayam broiler mudah diperoleh dan harganya lebih terjangkau oleh
masyarakat (Khoirunnisa 2008).
Daging ayam broiler yang diperdagangkan di tempat pemotongan atau di
pasar tradisional umumnya dilakukan pemotongan secara langsung, yaitu ayam
disembelih pada daerah leher, kemudian dilakukan atau tanpa dilakukan penirisan,
selanjutnya ayam segera dimasukkan ke dalam keranjang atau tong sampai mati.
Proses pemotongan tersebut dinilai dapat menyebabkan terjadinya pengeluaran
darah yang tidak sempurna. Keberadaan darah dalam daging dapat menyebabkan
kualitas karkas ayam menurun dan daging cepat busuk (Azhari 2012). Selain itu,
penjualan daging ayam yang berasal dari ayam mati sebelum penyembelihan atau
dikenal sebagai daging ayam tiren juga banyak terjadi di pasaran (Ibrahim 2004).
Ayam yang mati akibat transportasi, sakit, stress, kelaparan, atau kurangnya
perawatan, juga dimanfaatkan oleh orang-orang yang tidak bertanggung jawab dan
disinyalir diperjual belikan sebagai daging ayam. Peredaran daging ayam tiren ini
sangat meresahkan dan merugikan masyarakat (Nareswari 2006).
Pemeriksaan kadar darah pada daging dapat dilakukan dengan menambahkan
malachite green dan H2O2 ke dalam ekstrak daging, kemudian melihat secara visual
perubahan intensitas warna antara warna hijau dan warna biru. Hewan yang
dipotong dengan tidak sempurna akan dijumpai banyak hemoglobin (Hb) dalam
dagingnya. Adanya O2 (dari H2O2) dalam reaksi maka Hb akan diikat, sehingga
malachite green tidak dioksidasi (tetap berwarna hijau). Jika tidak ada Hb, maka
O2 akan mengoksidasi malachite green menjadi berwarna biru (Lukman et al.
2012). Hasil pembacaan secara visual akan beragam karena bersifat subjektif
tergantung dari individu yang melakukan pengujian. Oleh karena itu pemeriksaan
kadar darah pada daging dilakukan dengan metode kolorimetri menggunakan
spektrofotometer. Penggunaan spektrofotometer cukup sulit dijangkau pada daerah
terpencil karena harganya yang cukup mahal dan dibutuhkan tenaga kerja yang ahli
untuk menggunakannya. Hal ini mendorong dilakukannya penelitian untuk mencari
alat sebagai alternatif pemeriksaan kadar darah pada daging. Alat yang digunakan
adalah modifikasi scanner dan mobile camera sebagai pemindai citra digital dari
sampel untuk diproses menggunakan ImageJ. Selain itu, penelitian ini juga
diperkuat dengan telah berkembangnya beberapa metode analisis citra digitial
seperti analisis warna bahan pangan dari hasil pemotretan kamera digital (Mella
2016), pengolahan citra digital menggunakan scanner untuk mengukur glukosa,
kolesterol, dan kreatinin darah (De Morais dan De Lima 2014).
2
Tujuan Penelitian
Menganalisis potensi mobile camera dan scanner dalam pengolahan citra
menggunakan ImageJ yang dihubungkan dengan spektrofotometer untuk
mengukur konsentrasi darah berbasis kolorimetri pada daging ayam broiler.
Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan mampu membedakan konsentrasi darah pada
daging ayam broiler yang disembelih dengan pengeluaran darah sempurna, tidak
sempurna dan tanpa disembelih (daging bangkai) dengan prinsip kolorimetri
menggunakan mobile camera dan scanner.
TINJAUAN PUSTAKA
Daging Ayam Tiren dan Segar
Daging merupakan salah satu bahan pangan yang menjadi sumber protein
hewani yang memiliki kandungan gizi lebih tinggi dari bahan pangan lainnya.
Selain itu, daging mengandung nilai asam amino esensial yang lengkap
dibandingkan dengan protein yang berasal dari nabati (Ashari 2014). Kandungan
gizi yang tinggi dan rasa khas yang dimiliki daging ayam, membuat banyak orang
senang mengkonsumsi daging ayam. Daging ayam banyak digunakan sebagai
bahan makanan. Bahkan sekarang banyak dijumpai makanan cepat saji yang selalu
menyediakan daging ayam. Jenis ayam yang digunakan biasanya menggunakan
jenis ayam potong yaitu ayam pedaging atau ayam broiler. Ayam pedaging
memiliki harga yang lebih murah dibandingkan ayam kampung, meskipun rasanya
sedikit berbeda (Dwiatmaja dan Rakhmadi 2012).
Daging segar adalah daging yang baru disembelih tanpa perlakuan apapun
(SNI 1999). Ciri-ciri daging segar yang baik antara lain : (1) warna merah cerah
dan mengkilat, daging yang mulai rusak berwarna coklat kehijauan atau kuning. (2)
bau khas daging segar tidak masam/busuk. (3) tekstur kenyal, padat dan tidak kaku,
bila ditekan dengan tangan maka bekas pijatan cepat kembali pada posisi semula.
(4) penampakaannya tidak berlendir, tidak terasa lengket ditangan dan terasa
kebasahannya (LIPTAN 2001).
Ayam tiren merupakan istilah yang biasa digunakan masyarakat umum untuk
menyebut ayam yang mati tidak melalui proses penyembelihan sehingga darah
mengendap di dalamnya (Dwiatmaja dan Rakhmadi 2012). Penyebab kematian
ayam tersebut dapat melalui kecelakaan, sakit, stress, kelaparan, kurangnya
perawatan atau bahkan karena keracunan. Selain itu penanganan ayam yang kurang
baik juga dapat mempercepat kematian terhadap ayam tersebut (Nareswari 2006).
Daging ayam tiren memiliki kualitas yang sangat buruk, karena kandungan gizinya
yang kurang, banyak bakteri serta racun berada pada daging tersebut sehingga tidak
baik dikonsumsi oleh masyarakat (Dwiatmaja dan Rakhmadi 2012).
Perbedaan utama antara daging ayam bangkai dengan daging ayam normal
terletak pada kandungan darah dari kedua jenis daging ayam tersebut. Daging ayam
3
bangkai berasal dari ayam yang darahnya tidak keluar sama sekali, sehingga
kandungan hemoglobin sangat tinggi yang mengakibatkan warna daging berpotensi
lebih gelap (Yulistiani 2010). Pemeriksaan kadar darah pada daging dapat
dilakukan dengan metode kolorimetri yang pada umumnya meggunakan
spektrofometer (Pratama 2015).
Pengolahan Citra Menggunakan Mobile Camera
Citra atau gambar merupakan salah satu komponen penting dalam dunia
multimedia karena memiliki peranan penting dalam hal menyajikan suatu informasi
dalam bentuk gambar atau visual. Penyajian informasi dalam bentuk citra atau
gambar dapat memberikan manfaat yang lebih dan dapat menggantikan informasi
yang berupa teks atau tulisan (Usman 2005). Pengolahan citra adalah kegiatan
memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin
(komputer) (Deswari et al. 2013).
Kemajuan dalam perkembangan teknologi menghasilkan berbagai piranti
yang dapat mengambil citra digital dari berbagai objek (Munir 2002). Beberapa
peralatan elektronik sudah memiliki perangkat kamera seperti mobile camera,
CCTV, webcam, laptop atau komputer, ataupun hanya kamera itu sendiri seperti
kamera digital. Mobile camera memiliki kamera yang sama dengan kamera digital
(Cibro 2012). Seiring dengan perkembangan teknologi pengolahan citra, mobile
camera mulai menggeser kamera digital sebagai pilihan kamera karena dalam
penggunaannya mobile camera lebih mudah dibawa dan lebih praktis (Tosin 2009).
Pengolahan Citra Menggunakan Scanner
Scanner bekerja dengan menembakkan cahaya pada objek di atas kaca
transparan. Cahaya tersebut kemudian dipantulkan dan ditangkap oleh sensor yang
terdapat di bawah kaca. Scanner memiliki beberapa perbedaan dengan
spektrofotometer. Salah satu perbedaannya yakni spektrofotometer bekerja dengan
mengukur intensitas cahaya yang diteruskan, sedangkan scanner akan mengukur
panjang gelombang dari cahaya yang dipantulkan oleh objek (Pratama 2015).
Beberapa jenis scanner mempunyai perangkat tambahan berupa scanner
transpraransi. Scanner transparansi dapat dimanfaatkan sebagai pengambil citra
digital dari microplate (Kohl et al. 2006). Penggunaan scanner sebagai alternatif
mengukur warna pada berbagai sampel dapat mengurangi biaya dari laboratorium
(Borra et al. 2009). Scanner telah digunakan untuk mengukur glukosa, kolesterol,
dan kreatinin darah (De Morais dan De Lima 2014); viabilitas sel dengan resazurin
(Borra et al. 2009); diagnosa atherosklerosis (Mann et al. 2015); serta kandungan
pati pada kentang (Matthews et al. 2004). Penelitian tersebut menggunakan scanner
dengan spesifikasi 200-2400 dpi dan 8-48 bit (Pratama 2015).
Spektrofotometer
Spektrofotometri merupakan metode analisis kimia yang berdasarkan
interaksi energi dengan materi. Alat untuk analisis secara spektrofotometri disebut
4
spektrofotometer, yang dapat digunakan untuk menganalisa suatu senyawa secara
kuantitatif maupun kualitatif (Suharmanto dan Kurniawan 2013). Spektrofotometer
adalah alat yang digunakan untuk mengukur energi secara relatif jika energi
tersebut ditransmisikan, direfleksikan, atau diemisikan sebagai fungsi dari panjang
gelombang (Neldawati et al. 2013).
Spektrofotometer memiliki beberapa bagian (komponen). Fungsi dari
masing-masing bagian (komponen) spektrofotometer tersebut adalah : (1) sumber
cahaya berfungsi sebagai sumber sinar polikromatis dengan berbagai macam
rentang panjang gelombang, (2) monokromator berfungsi sebagai penyeleksi
panjang gelombang yaitu mengubah cahaya yang berasal dari sumber sinar
polikromatis menjadi cahaya monokromatis, (3) sel sampel berfungsi sebagai
tempat meletakan sampel, (4) detektor berfungsi menangkap cahaya yang
diteruskan dari sampel dan mengubahnya menjadi arus listrik, (5) read out
(pembaca) merupakan suatu sistem baca yang menangkap besarnya isyarat listrik
yang berasal dari detektor (Kristianingrum 2014). Berikut adalah gambar dari
komponen-komponen spektrofotometer :
Gambar 1 Komponen-komponen spektrofotometer (Kristianingrum 2014).
Prinsip kerja spektrofotometer adalah dengan cara menembakkan cahaya
melalui larutan dalam kuvet transparan. Cahaya dengan panjang gelombang
tertentu yang sesuai dengan warna sampel akan diserap oleh sampel tersebut,
sedangkan sisa dari cahaya yang tidak terserap akan diteruskan hingga mencapai
sensor. Kemudian sensor akan mengukur cahaya yang diteruskan tersebut dan
diterjemahkan sebagai nilai absorbansi. Absorbansi adalah perbandingan intensitas
sinar yang diserap dengan intensitas sinar datang. Nilai absorbansi ini akan
bergantung pada kadar zat yang terkandung di dalamnya, semakin banyak kadar zat
yang terkandung dalam suatu sampel maka semakin banyak molekul yang akan
menyerap cahaya pada panjang gelombang tertentu sehingga nilai absorbansi
semakin besar. Nilai absorbansi akan berbanding lurus dengan konsentrasi zat yang
terkandung di dalam suatu sampel (Neldawati et al. 2013).
ImageJ dan Cahaya RGB
ImageJ merupakan suatu peranti lunak untuk mengolah gambar yang
berbasiskan program Java dan mudah didapatkan secara bebas untuk umum.
Program ini dikembangkan oleh National Institute of Mental Health (NIMH), USA.
5
Program ini dapat membaca gambar dalam berbagai format, seperti TIFF, GIF,
JPEG, BMP, DICOM, dan FITS (Ferreira dan Rasband 2011).
Gambar 2 Fitur ImageJ (Fitrianti 2011).
Penggunaan ImageJ dalam analisis gambar digital telah digunakan secara
luas dalam bidang kesehatan dan biologi (Mardaningsih 2014). Pada dunia
kedokteran, ImageJ digunakan untuk medical imaging, mikroskop dan material
sains (Collins 2007). Kelebihan ImageJ adalah kemampuannya untuk langsung
mengolah gambar hasil scanner, kamera dan sumber video lainnya. Program ini
menyediakan semua manipulasi citra pada umunya, seperti membaca dan membuat
gambar, editing, manipulasi warna, dan konversi warna (Abramoff et al. 2004).
National Television System Comite (NTSC) merupakan komite nasional yang
menciptakan standar warna (Rn, Gn, dan Bn) untuk pesawat penerima televisi.
Komite ini menentukan tiga phospor utama dari spektrum sinar yang ada yaitu
merah, hijau dan biru (Putra 2010). Ellanda et al. (2014) menambahkan bahwa
setiap warna bisa disusun dari warna dasar. Warna dasar penyusun cahaya adalah
warna Merah, Hijau dan Biru atau dikenal dengan istilah RGB (Red-Green-Blue).
Warna-warna yang diterima oleh mata manusia merupakan kombinasi cahaya
dengan panjang gelombang berbeda (Munir 2002). Panjang gelombang cahaya
suatu warna dapat menentukan identitas dari warna tersebut. Panjang gelombang
warna yang masih bisa ditangkap mata manusia berkisar antara 380-780 nanometer
(nm) (Ellanda et al. 2014)
Gambar 3 Komposisi Warna RGB (Johan 2011)
6
METODE
Waktu dan Tempat
Penelitian dilaksanakan pada bulan Agustus 2017 sampai dengan Februari
2018 di Laboratorium Fisiologi Departemen Anatomi, Fisiologi, dan Farmakologi
(AFF), Fakultas Kedokteran Hewan (FKH), Institut Pertanian Bogor (IPB).
Alat dan Bahan
Alat-alat yang digunakan dalam penelitian adalah tabung reaksi, sentrifusi,
cawan petri, tabung eppendorf, vortex, pipet 5 ml, pipet 10 ml, bulp, micropipet,
spektrofotometer Hitachi U-2001 UV/Vis, scanner hp 7400C, mobile camera 13
megapiksel, seperangkat komputer, microplate, dan papan box.
Bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah sampel daging ayam broiler
yang diperoleh dari peternak sekitar kampus Institut Pertanian Bogor. Untuk
pembuatan standar, bahan kimia yang digunakan adalah malachite green, H2O2,
KMnO4, akuades, HCl 0.1 N dan FeCl3.
Prosedur Penelitian
Sampel
Jumlah ayam yang digunakan dalam penelitian ini adalah 9 ekor ayam broiler
dengan bobot badan kurang dari 1kg (0,8-0,9 kg). Ayam tersebut terdiri dari 3 ekor
ayam yang dimatikan lalu didiamkan selama 4 jam (diibaratkan sebagai ayam
bangkai), 3 ekor ayam yang disembelih tanpa proses penggantungan, dan 3 ekor
ayam yang disembelih dengan proses penggantungan selama ± 4 menit.
Pembuatan Kurva Standar
Sebelum menguji sampel untuk diperiksa, dibuat kurva standar yang akan
menjadi acuan dari hasil. Kurva standar dibuat dari FeCl3 dalam aquades, lalu
diencerkan kembali dalam HCl. Tujuan pembuatan kurva standar adalah untuk
melihat liniearitas hubungan antara konsentrasi dan absorbansi yang dihasilkan.
Pembuatan Ekstrak Daging
Daging ayam diambil dari bagian paha lalu dipisahkan dari tulang dan
kulitnya. Kemudian ditumbuk hingga halus dan direndam dalam akuades selama
30 menit. Ekstrak kemudian disentrifusi dengan kecepatan 3000 rpm selama 10
menit untuk memisahkan antara pelet dan cairan. Ekstrak daging (supernatan) yang
digunakan adalah yang bagian cairan.
Pereaksian Ekstrak dengan Malachite Green
Supernatan ditambahkan dengan HCl 0.1N kemudian dihomogenkan
menggunakan vortex. Selanjutnya ditambahkan malachite green dan H2O2 lalu
dihomogenkan menggunakan vortex, didiamkan selama 20 menit agar reaksi
7
berlangsung secara sempurna, setelah 20 menit ditambahkan KMnO4 guna untuk
menghentikan reaksi lalu dihomogenkan kembali dengan menggunakan vortex.
Pembacaan Hasil Reaksi
Larutan standar dan sampel yang telah direaksikan dengan Malachite Green,
selanjutnya dibaca menggunakan spektrofotometer kemudian dilakukan
pemindaian menggunakan mobile camera dan scanner dengan mamasukkan
sampel ke dalam microplate. Masing-masing sampel dimasukkan menggunakan
micropipet ke dalam sumur pada plate. Lampu dari scanner diletakkan di atas
microplate saat pengambilan gambar menggunakan scanner. Pada pengambilan
gambar menggunakan mobile camera, di bawah microplate diletakkan lampu dari
scanner agar dapat memberikan pencahayaan pada ekstrak daging ke dalam
microplate yang ditutupi dengan box papan. Gambar yang telah dipindai dengan
mobile camera disimpan dalam format JPEG dan dengan scanner disimpan dalam
format tagged image file format (TIFF) di dalam komputer untuk diolah lebih lanjut
menggunakan ImageJ.
Interpretasi Hasil
ImageJ menunjukkan komponen warna dalam pixel dan diubah menjadi
angka dalam komponen warna merah-hijau-biru (RGB). Intensitas warna yang
telah didapat kemudian diterjemahkan menjadi absorbansi dengan hukum Lambert-
Beer, yaitu
A = -log T= - log I
I0
A adalah nilai absorbansi, I adalah nilai intensitas dari masing – masing kanal
red, green dan blue serta I0 adalah nilai maksimal dari sebuah pixel yaitu 255.
Selanjutnya nilai absorbansi dimasukkan ke dalam persamaan dari kurva standar (y
= ax + b) yang telah didapat sehingga konsentrasi darah dalam daging diketahui. Y
adalah nilai absorbansi dan x adalah nilai konsentrasi.
Analisis Data
Data yang telah diperoleh selanjutnya diproses menggunakan program
Microsoft Excel 2013 untuk membuat grafik dan menentukan konsentrasi sampel.
Hasil konsentrasi dianilisis secara statistik menggunakan uji One-Way Anova
dengan uji Tukey sebagai uji lanjutan pada aplikasi Minitab 16, dengan
membandingkan kadar darah pada daging yang disembelih dengan cara digantung,
tidak digantung, dan daging bangkai yang didiamkan selama 4 jam.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Kolorimetri dengan Spektrofotometer
Kolorimetri adalah pengukuran warna secara kuantitatif (Urland 1999).
Analisis kuantitatif berkaitan dengan penetapan berapa banyak kadar zat yang
terkandung di dalam suatu sampel. Menurut Suharmanto dan Kurniawan (2013),
alat yang digunakan dalam analisis kuantitatif diantaranya adalah spektrofotometer
8
UV-Vis. Spektrofotometer dapat memberikan informasi berupa nilai absorbansi
dari larutan standar dan sampel yang diuji secara langsung. Menurut Neldawati et
al. (2013), nilai absorbansi yang diperoleh bergantung pada kadar zat yang terdapat
di dalam larutan standar dan berbanding lurus dengan kadar zat tersebut, semakin
banyak kadar zat dalam larutan standar atau sampel maka nilai absorbansi akan
semakin besar. Gandjar dan Rohman (2007) menyatakan bahwa nilai absorbansi
yang terbaca pada spektrofotometer hendaknya antara 0,2 sampai 0,8.
Analisis kuantitatif pertama yang dilakukan adalah menentukan panjang
gelombang maksimum dan membuat larutan standar. Panjang gelombang
maksimum digunakan untuk mengukur absorbansi larutan standar dan membuat
kurva standar. Larutan standar dibuat dari konsentrasi 0,0005 sampai 0,02 %. Pada
penelitian ini, panjang gelombang maksimum yang digunakan untuk mengukur
absorbansi larutan standar adalah panjang gelombang 430 nm. Pemilihan panjang
gelombang tersebut didasarkan pada hasil yang dilaporkan oleh kedua peneliti
(Nurlatifah 2017 dan Wida 2018) yang mendeteksi kesempurnaan pengeluaran
darah pada daging puyuh pada panjang gelombang 430 nm.
Berdasarkan hasil penelitian (gambar 1), pada panjang gelombang 430 nm
diperoleh persamaan regresi linear y = 37,261x + 0,1105 dengan nilai koefisien
korelasi (R) sebesar 0,9912. Nilai koefisien korelasi (R) yang mendekati angka satu
menunjukan linearitas yang baik atau memiliki hubungan yang linier antara
konsentrasi dengan absorbansi yang dihasilkan (Umbingo et al. 2015; Lukas et al.
2016). Selanjutnya panjang gelombang 430 nm digunakan untuk mengukur
absorbansi dan konsentrasi sampel.
Gambar 4 Kalibrasi larutan standar panjang gelombang 430 nm
Analisis Kolorimetri Menggunakan Pengolahan Citra Mobile Camera dan
Scanner
Seiring dengan perkembangan teknologi, analisis kolorimetri menggunakan
spektrofotometer UV-Vis mulai tergantikan dengan ditemukannya instrumen-
instrumen pengolahan citra digital yang lebih sederhana dan relatif mudah
menggunakannya (Rusmawan et al. 2011). Pada penelitian ini, instrumen
pengolahan citra digital yang digunakan adalah mobile camera dan scanner.
Metode pengolahan citra digital menggunakan mobile camera dan scanner
didasarkan pada pengukuran warna larutan pada citra (gambar) yang diperoleh
menggunakan mobile camera dengan resolusi 13 Megapiksel dan scanner hp
7400C.
Terdapat dua komponen utama penyusun metode ini yaitu perangkat keras
(hardware) dan perangkat lunak (software). Perangkat keras yang digunakan adalah
y = 37,261x + 0,1105
R² = 0,9912
0,100
0,300
0,500
0,700
0,900
0,000 0,010 0,020
Abso
rban
si (
abs)
Konsentrasi (%)
9
R² = 0,9739
R² = 0,3672
R² = 0,56210,006
0,026
0,046
0,066
0,086
0,106
0 0,01 0,02 0,03
Konsentrasi
R² = 0,961
R² = 0,0253
R² = 0,7742
0,006
0,011
0,016
0,021
0,026
0 0,01 0,02
Ab
sorb
ansi
Konsentrasi
mobile camera 13 Megapiksel, scanner dan komputer, sedangkan perangkat lunak
yang berfungsi untuk mengolah citra (gambar) adalah ImageJ. ImageJ merupakan
suatu piranti lunak berbasis program Java untuk mengolah gambar atau bagian dari
gambar tersebut yang ingin diketahui intensitas warna yang ada pada gambar
tersebut. Mobile camera digunakan untuk menangkap dan menyimpan citra
(gambar) dari larutan standar dan sampel yang berada dalam microplate, yang
diletakkan di atas sumber cahaya yang menghasilkan cahaya berwarna putih.
Kemudian citra disimpan dalam format Joint Photographic Experts Group (JPEG).
Scanner digunakan untuk memindai microplate yang berisi larutan standar dan
sampel yang disinari dengan sumber cahaya berwarna putih di atas microplate.
Selanjutnya hasil pemindaian tersebut disimpan dalam format Tagged Image File
Format (TIFF). Menurut Soldat et al. (2009), ketika cahaya putih dipancarkan
melalui sampel berwarna, daya serap dari suatu gambar dapat dihitung
menggunakan kanal RGB dengan mengambil nilai log dari nilai maksimal sebuah
pixel yaitu 255 dibagi dengan intensitas dari masing – masing kanal red, green dan
blue.
Pengolahan citra mobile camera dan scanner dilakukan menggunakan
ImageJ dengan bantuan komputer. Pengolahan citra tersebut dibedakan menjadi
kanal red, green, dan blue (RGB). Intensitas kanal RGB diseleksi menggunakan
ROI manager yang berisi daftar analisis. Perbedaan intensitas dari kanal RGB
dapat diperoleh dengan menggunakan fungsi make composite, kemudian membuat
lingkaran yang berukuran sama pada area yang memiliki warna relatif sama pada
setiap sumur microplate menggunakan fungsi oval selection pada software ImageJ.
Menurut Ohta dan Roberston (2005), bahwa spesifikasi warna pada pengukuran
secara kuantitatif mengacu pada International Commitee of Illumination (CIE) yang
menyatakan bahwa stimuli R/red, G/green, dan B/blue merupakan cahaya
monokromatik dengan panjang gelombang masing-masing adalah 700 nm, 546.1
nm, dan 435.6 nm. Nilai dari hasil pengolahan kanal RGB tersebut selanjutnya
dikonversikan menggunakan rumus Lambert-Beer menjadi nilai absorbansi.
a b
Gambar 5 Kalibrasi larutan standar menggunakan mobile camera (a) ● Red (y =
0,0197x + 0,0111), ■ Green (y = 0,2764x + 0,011), ▲ Blue (y =
0,4987x + 0,0138) dan scanner (b) ● Red (y = 0,8486x + 0,0279), ■
Green (y = 1,0984x + 0,0111), ▲ Blue (y = 3,9386x + 0,017).
Berdasarkan kurva kalibrasi standar (gambar 2), masing-masing kanal RGB
memiliki nilai koefisien korelasi (R) yang berbeda dan kanal blue memiliki nilai
koefisien korelasi (R) tertinggi serta kemiringan yang paling curam. Kalibrasi
10
larutan standar menggunakan mobile camera diperoleh nilai koefisien korelasi (R)
sebesar 0,961 dengan persamaan linier y = 0,4987x + 0,0138 dan nilai koefisien
korelasi (R) menggunakan scanner diperoleh sebesar 0,9739 dengan persamaan
liniear y = 3,9386x + 0,017. Menurut De Morais dan De Lima (2014), kurva yang
memiliki kemiringan paling curam mengindikasikan bahwa kurva tersebut
memiliki sensitivitas tertinggi terhadap perubahan nilai konsentrasi. Berdasarkan
hasil kurva tersebut, maka kanal blue selanjutnya digunakan untuk mengukur nilai
absorbansi dan kosentrasi dari sampel ekstrak daging yang berada dalam
microplate.
Perbandingan Hasil dan Korelasi Pengukuran Kadar Darah pada Daging
Ayam Menggunakan Spektrofotometer dengan Mobile Camera dan Scanner
Pemeriksaan kadar darah pada daging ayam berbasis kolorimetri didasarkan
pada perbedaan intensitas warna antara larutan standar dengan sampel ekstrak
daging ayam yang digunakan. Perbedaan intensitas warna tersebut disebabkan
karena perbedaan kadar hemoglobin pada sampel yang diuji dari tiga perlakuan
tersebut. Menurut Weiss dan Wardrop (2010) kandungan hemoglobin ayam broiler
berkisar antara 7.0-13.0 g/dl. Selain itu, perbedaan intensitas warna terutama pada
daging bangkai juga dapat disebabkan oleh kadar pigmen otot (mioglobin).
Mioglobin dapat mempengaruhi perubahan warna pada penambahan malachite
green ke dalam ekstrak daging bangkai. Hal ini dikarenakan daging bangkai yang
telah busuk menghasilkan gas Hidrogen Sulfide (H2S) yang membentuk mioglobin
menjadi sulf-mioglobin, selanjutnya sulf-mioglobin akan berikatan dengan
malachite green membentuk warna hijau (Lawrie 1995 dalam Drastini dan
Yudhabuntara 2000). Pada penelitian ini, kandungan mioglobin pada daging ayam
bangkai tidak mempengaruhi perubahan warna pada penambahan malachite green.
Hal ini dikarenakan daging ayam merupakan daging putih yang memiliki jumlah
mioglobin jauh lebih sedikit dibandingkan dengan daging sapi (Forest et al. 1975
dan Libby 1975 dalam Drastini dan Yudhabuntara 2000). Ayam bangkai yang
digunakan pada penelitian belum berbau busuk sehingga kemungkinan hanya
sedikit malachite green yang berikatan dengan sulfur dan warna hijau yang
dihasilkan lebih lemah (Drastini dan Yudhabuntara 2000).
Tabel 1 Konsentrasi darah pada daging ayam broiler
Perlakuan Pada Ayam Spektrofotometer
(%)
Kamera
(%)
Scanner
(%)
Digantung 0,053 ± 0,019b 1,873 ± 0,095b 0,088 ± 0,014b
Tanpa Digantung 0,081 ± 0,047b 1,905 ± 0,070b 0,092 ± 0,037b
Bangkai 4 jam 0,207 ± 0,049a 2,504 ± 0,096a 0,158 ± 0,031a
Keterangan : Huruf superscript (a,b) yang sama pada kolom yang sama menandakan tidak adanya
perbedaan nyata.
Tabel 1 menunjukkan konsentrasi darah pada daging ayam broiler
menggunakan spektrofotometer serta menggunakan pengolahan citra mobile
camera dan scanner. Hasil pengukuran menggunakan spektrofotometer, mobile
camera dan scanner menunjukkan perbedaan nyata (P<0.05) antara daging ayam
11
y = 0,2267x - 0,3549
R² = 0,8605
0,000
0,050
0,100
0,150
0,200
0,250
1,700 2,200 2,700
Sp
ektr
ofo
tom
eter
Kamera Handphone
y = 1,7464x - 0,0847
R² = 0,8701
0,000
0,050
0,100
0,150
0,200
0,250
0,060 0,110 0,160 0,210
Scanner
bangkai yang didiamkan selama 4 jam dengan daging ayam yang disembelih
dengan atau tanpa digantung. Hasil pengukuran tidak berbeda nyata (P>0.05) antara
daging ayam yang disembelih digantung dan tanpa digantung, hal ini dikarenakan
kurang lamanya proses penggantungan ayam setelah dipotong. Hasil tersebut
menunjukkan bahwa spektrofotometer, mobile camera dan scanner mampu
membedakan kadar darah pada daging ayam yang mengalami proses pengeluaran
darah secara sempurna atau tidak sempurna dengan yang tidak mengalami proses
pengeluaran darah sama sekali.
Berdasarkan hasil tersebut, perbedaan yang signifikan terlihat pada daging
ayam bangkai yang didiamkan selama 4 jam. Daging ayam bangkai 4 jam memiliki
kadar darah paling banyak dibandingkan dengan kelompok perlakuan lainnya. Hal
tersebut disebabkan karena ayam bangkai tidak mengalami proses penyembelihan
sehingga tidak terjadi proses pengeluaran darah (Dwiatmaja dan Rakhmadi 2012;
Yulistiani 2010). Daging ayam yang disembelih gantung memiliki kadar darah
paling sedikit dibandingkan dengan kelompok perlakuan lainnya. Hal tersebut
disebabkan karena proses penggantungan yang dilakukan setelah penyembelihan
dapat membantu proses pengeluaran darah lebih banyak karena mengikuti gaya
gravitasi bumi (Wida 2018). Sedangkan daging ayam yang disembelih tanpa
digantung memiliki kadar darah lebih sedikit dibandingkan dengan daging ayam
bangkai dan lebih banyak dibandingkan dengan daging ayam yang disembelih
gantung. Hal tersebut disebabkan karena pengeluaran darah pada ayam yang
disembelih tanpa digantung tidak sebanyak pada ayam yang disembelih gantung
tetapi lebih baik dari pada ayam bangkai (Triyantini et al. 2000).
Gambar 6 Korelasi konsentrasi darah pada daging ayam menggunakan
spektrofotometer dengan pengolahan citra mobile camera dan scanner
Kurva di atas menunjukkan adanya hubungan antara spektrofotometer
dengan pengolahan citra mobile camera dan scanner yang digunakan dalam analisis
kolorimetri secara kuantitatif. Hal ini terlihat pada koefisien korelasi yang
dihasilkan. Analisis kolorimetri menggunakan pengolahan citra mobile camera
memiliki nilai koefisien korelasi sebesar 0,8605 dengan persamaan liniear y =
0,2267x - 0,3549. Hasil tersebut tidak berbeda dengan analisis kolorimetri
menggunakan pengolahan citra scanner yang memiliki nilai koefisien korelasi
sebesar 0,8701 dengan persamaan liniear y = 1,7464x - 0,0847. Nilai koefisien
korelasi tersebut menunjukkkan bahwa pengolahan citra mobile camera dan
scanner dapat digunakan sebagai alternatif dalam analisis kolorimetri secara
kuantitatif. Rusmawan et al. (2011) menambahkan bahwa metode pengolahan citra
digital dapat digunakan dengan lebih mudah dan bahan yang digunakan lebih
sedikit sehingga lebih hemat.
12
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Konsentrasi darah pada daging ayam broiler yang disembelih dengan proses
penggantungan selama ± 4 menit tidak berbeda nyata dengan disembelih tanpa
digantung. Konsentrasi darah pada daging ayam yang tidak disembelih (bangkai 4
jam) lebih tinggi dan berbeda nyata dengan kelompok lainnya. Hasil pengolahan
citra mobile camera dan scanner menggunakan ImageJ memiliki korelasi yang baik
dengan spektrofotometer, sehingga mobile camera dan scanner memiliki potensi
untuk mengukur konsentrasi darah pada daging ayam broiler.
Saran
Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut dengan metode yang sama dan proses
penggantungan yang lebih lama terhadap ayam dengan bobot badan lebih dari 1kg.
Selain itu perlu juga dilakukan penentuan faktor pengali (rasio) pada mobile camera
dan scanner dengan sampel yang lebih banyak.
DAFTAR PUSTAKA
Abramoff MD, Magalhaes PJ, Ram SJ. 2004. Image processing with ImageJ.
Biophotonics International. 11(7): 26-42.
Ashari H. 2014. Karakteristik kualitas fisik daging Landak Jawa (hystrix javanica)
[skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Azhari. 2012. Pengamatan kesempurnaan pengeluaran darah pada karkas ayam
yang diperdagangkan di sekitar kota Banda Aceh. Jurnal S. Pertanian. 2 (2):
256-261.
Borra RC, Lotufo MA, Gagioti SM, Barros FM, Andrade PM. 2009. A simple
method to measure cell viability in proliferation and cytotoxicity asssays.
Braz Oral Res. 23(3):255-262.
Cibro MM. 2012. Penentuan kondisi pemotretan optimum untuk pendugaan tingkat
warna daun padi dengan menggunakan kamera telepon seluler [skripsi].
Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Collins TJ. 2007. ImageJ for microscopy. Biotechniques. 43(1):25-30.
De Morais CLM, De Lima KMG. 2014. A colorimetric microwell method using a
desktop scanner for biochemical assays. Talanta. 126:145-150.
Deswari D, Hendrick MT, Derisma MT. 2013. Identifikasi Kematangan Buah
Tomat Menggunakan Metoda Backpropagation. Padang (ID): Universitas
Andalas.
13
Dilago Z. 2011. Analisis permintaan daging ayam pada tingkat rumah tangga di
kecamatan Tobelo kabupaten Halmahera Utara. Jurnal Agroforestri. 7 (3):
16-24.
Drastini Y, Yudhabuntara D. 2000. Sensitivitas dan spesifisitas deteksi daging
ayam Broiler. J Sain Vet 17 (2): 34-38.
Dwiatmaja AW, Rakhmadi FA. 2012. Karakteristik Resistansi Daging Ayam Tiren
dan Daging Ayam Normal. Yogyakarta (ID): UIN Sunan Kalijaga.
Ellanda A, Aulia S, Hariyani YS. 2014. Perancangan aplikasi pembaca warna untuk
penderita buta warna berbasis android. Jurnal Elektro Telekomunikasi
Terapan. 59-66.
Ferreira T, Rasband W. 2011. The ImageJ User Guide. Canada (CA): McGill
University.
Fitrianti SA. 2011. Diferensiasi Temulawak, Kunyit, dan Bangle berdasarkan
interpretasi kromatografi lapis tipis menggunakan ImageJ [skripsi]. Bogor
(ID): Institut Pertanian Bogor.
Ganjar IG, Rohman AR. 2007. Kimia Farmasi Analisis. Yogyakarta (ID): Pustaka
Pelajar. Hlm 220-265.
Ibrahim MA. 2004. Makanan dan minuman halal. Makalah disampaikan pada
Seminar Nasional Pangan Halal, 25 September 2004, Balai Kota, Bogor.
Johan. 2011. Perbedaan dan Persamaan CMYK dan RGB. [Internet]. [diunduh
2018 Agustus 17]. Tersedia pada
www.ilmugrafis.com/artikel.php?page=perbedaan-persamaan-cmyk-rgb.
[KEMENTAN RI] Kementrian Pertanian Republik Indonesia. 2015. Outlook
Komoditas Pertanian Sub Sektor Peternakan Daging Ayam. [Internet].
[diunduh 2017 Desember 14]. Tersedia pada : http://www.pertanian.go.id/e-
mail/indexsearch.php
Khoirunnisa. 2008. Analisis permintaan daging ayam broiler konsumen rumah
tangga di kecamatan Pancoran Mas kota Depok [skripsi]. Bogor (ID): Institut
Pertanian Bogor.
Kohl SK, Landmark JD, Stickle DF. 2006. Demonstration of absorbance using
digital color image analysis and colored solutions. J Chem Edu. 83(4):644-
646.
Kristianingrum S. 2014. Spektroskopi Ultra Violet dan Sinar Tampak. Jakarta (ID):
Universitas Indonesia Press.
LIPTAN, 2001. Pemilihan dan Penanganan Daging Segar. Lembar Informasi
Pertanian. BPTP. Padang Marpoyan-Riau.
Lukas JA, Abidjulu J, Yamlean P. 2016. Analisis kandungan natrium nitrit pada
ayam crispy di kota Manado. Pharmacon. 5 (4): 182-191.
Lukman DW, Sudarwanto S, Sanjaya AW, Purnawarman T, Latif H, Soejoedono
RR. 2012. Penuntun Praktikum Higiene Pangan Asal Hewan. Pisestyani H,
editor. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Mann E, Kolusheva S, Yossef R, Porgador A, Aviram M, Jelinek R. 2015.
Colorimetric polymer assay for the diagnosis of plasma lipids atherogenic
quality in hypercholesterolemic patients. Mol Diagn Ther. 19:35-43.
Mardaningsih E. 2014. Identifikasi perubahan luas eritrosit Domba akibat larutan
hipotonis menggunakan Software Image-j [skripsi]. Bogor (ID): Institut
Pertanian Bogor.
14
Matthews KR, Landmark JD, Stickle DF. 2004. Quantitative assay for starch by
colorimetry using a desktop scanner. J Chem Edu. 81(5):702-704.
Mella LM. 2016. Pengukuran warna selama pencoklatan enzimatis ubi jalar dengan
kamera handphone pintar (hp-p) [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian
Bogor.
Munir R. 2002. Diktat Kuliah Pengolahan Citra Digital. Ed Ke-2. Bandung (ID):
Institut Teknologi Bandung.
Nareswari AR. 2006. Identifikasi dan karakterisasi ayam tiren [skripsi]. Bogor (ID):
Institut Pertanian Bogor.
Neldawati, Ratnawulan, Gusnedi. 2013. Analisis nilai absorbansi dalam penentuan
kadar flavonoid untuk berbagai jenis daun tanaman obat. PILLAR OF
PHYSICS. 2: 76-83.
Nurlatifah A. 2017. Tingkat absorbansi alat spektrofotometer dan scanner untuk
deteksi kesempurnaan pengeluaran darah pada daging puyuh [skripsi]. Bogor
(ID): Institut Pertanian Bogor.
Ohta N, Robertson AR. Colorimetry Fundamentals and Applications. West
Sussex(GB): John Wiley and Sons.
Pratama R. 2015. Analisis kolorimetri kadar hemoglobin darah kelinci, puyuh, dan
entog dengan metode pencitraan digital [skripsi]. Bogor (ID): Institut
Pertanian Bogor.
Putra D. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta (ID): Andi.
Rusmawan CA, Onggo D, Mulyani I. 2011. Analisis Kolorimetri Kadar Besi(III)
dalam Sampel Air Sumur dengan Metoda Pencitraan Digital. Bandung (ID):
Prosiding Simposium Nasional Inovasi Pembelajaran dan Sains (SNIPS).
SNI 1999. SNI Daging Segar. Badan Standarisasi Nasional. Jakarta.
Suharmanto E, Kurniawan F. 2013. Adaptif probe serat optik untuk
spektrofotometer genesys 10s uv-vis generasi kedua. JURNAL SAINS DAN
SENI. 2(1): 1-3.
Soldat DJ, Borak P, Lepore BJ. 2009. Microscale colorimteric analysis using
desktop scanner and automated digital image processing software for the
quantification of absorbes substance. Jurnal Anal Chem. 59 (2): 102-106.
Tosin R. 2009. Manipulasi Foto dari Kamera, Handphone, dan Komputer dengan
ACDSee Pro. Yogyakarta (ID): MediaKom.
Triyantini, Abubakar, Sunarlim R, Setiyanto H. 2000. Mutu Karkas Ayam Hasil
Teknik Pemotongan Berbeda. Seminar Nasional Peternakan dan Veteriner
2000: Bogor, Indonesia. Bogor (ID): Badan Penelitian Ternak.
Umbingo SC, Sudewi S, Wewengkang DS. 2015. Validasi metode analisis formalin
dalam daging paha ayam di kota Manado. Pharmacon. 4 (3): 139-146.
Urland A. 1999. Colour: Specification and Measurement. Rome(IT): International
Centre for the Study of the Preservation and Restoration of Cultural Property.
Usman A. (2005). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta (ID): Graha Ilmu.
Yulistiani R. 2010. Studi daging ayam bangkai: perubahan organoleptik dan pola
pertumbuhan bakteri. Jurnal Teknologi Pertanian. 1 (1): 27-36.
15
Wida PG. 2018. Deteksi kesempurnaan pengeluaran darah pada daging puyuh
berbasis kolorimetri menggunakan kamera [skripsi]. Bogor (ID): Institut
Pertanian Bogor.
Weiss DJ, Wardrop KJ. 2010. Veterinary Hematology. Sixth Edition. Singapore:
Wiley-Blackwell Publishing.
16
LAMPIRAN
Lampiran 1 Nilai absorbansi larutan standar menggunakan spektrofotometer pada
panjang gelombang 430 nm
Konsentrasi larutan standar (%) Absorbansi larutan standar (abs)
0,0005 0,151
0,001 0,154
0,002 0,165
0,003 0,195
0,004 0,297
0,006 0,334
0,008 0,386
0,01 0,478
0,02 0,865
Lampiran 2 Nilai absorbansi larutan standar menggunakan mobile camera
Konsentrasi Abs red Abs green Abs blue
0,0005 0,127 0,099 0,146
0,001 0,118 0,103 0,147
0,002 0,103 0,116 0,148
0,003 0,105 0,118 0,150
0,004 0,107 0,127 0,153
0,006 0,110 0,132 0,155
0,008 0,111 0,141 0,178
0,01 0,112 0,150 0,196
0,02 0,119 0,153 0,237
Lampiran 3 Nilai absorbansi larutan standar menggunakan scanner
Konsentrasi Abs red Abs green Abs blue
0,0005 0,014 0,004 0,014
0,001 0,030 0,005 0,017
0,002 0,028 0,010 0,026
0,003 0,032 0,020 0,034
0,004 0,039 0,022 0,039
0,006 0,041 0,022 0,044
0,008 0,035 0,023 0,044
0,01 0,037 0,027 0,054
0,02 0,040 0,027 0,096
17
Lampiran 4 Nilai absorbansi sampel menggunakan spektrofotometer
Individu Sembelih digantung Sembelih tidak digantung Tiren
1 0,238 0,362 0,539
2 0,169 0,213 0,391
3 0,220 0,210 0,560
Lampiran 5 Nilai absorbansi sampel menggunakan mobile camera
Individu Sembelih digantung Sembelih tidak digantung Tiren
1 0,063 0,063 0,075
2 0,058 0,060 0,074
3 0,060 0,061 0,079
Lampiran 6 Nilai absorbansi sampel menggunakan scanner
Individu Sembelih digantung Sembelih tidak digantung Tiren
1 0,037 0,043 0,048
2 0,034 0,031 0,042
3 0,032 0,031 0,055
18
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Sedinginan pada tanggal 5 Juli 1996 dari pasangan
Bapak Raswan (alm) dan Ibu Azizah. Penulis adalah putra kedua dari tiga
bersaudara. Penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SD Negeri 001 Sedinginan
tahun 2008, sekolah menengah pertama di SMP Negeri 1 Tanah Putih tahun 2011,
dan sekolah menengah atas di SMA Negeri 1 Tanah Putih tahun 2014.
Penulis masuk pendidikan sarjana di Institut Pertanian Bogor pada tahun 2014
melalui jalur Beasiswa Utusan Daerah (BUD). Selama masa perkuliahan penulis
aktif dalam Organisasi Mahasiswa Daerah (OMDA) Himpunan Mahasiswa Rokan
Hilir (HIMAROHIL) dan Himpunan Minat dan Profesi Ruminansia.
top related