Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
5.283
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia Jurnal Hortikultura Indonesia Jurnal Penelitian Saintek Agrikultura Indonesian Journal of Applied Sciences Journal of Tropical Soils Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Hortikultura Jurnal Agro Agrivet : Jurnal Ilmu-Ilmu Pertanian dan Peternakan (Journal of Agricultural Sciences and Veteriner) Science and Technology Indonesia Kultivasi Jurnal Pertanian Terpadu Jurnal Biodjati Agrin : Jurnal Penelitian Pertanian SINTECH (Science and Information Technology) Journal Jurnal Teknologi & Industri Hasil Pertanian JURNAL PERTANIAN Paspalum: Jurnal Ilmiah Pertanian Asian Journal of Agriculture Jurnal Dunia Farmasi Agroteknika Agro Bali: Agricultural Journal Jurnal Biogenerasi Budapest International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal): Humanities and Social Sciences Jurnal Agrinika : Jurnal Agroteknologi dan Agribisnis Jurnal Farmagazine Medfarm: Jurnal Farmasi dan Kesehatan Jurnal Gizi Kerja dan Produktivitas International Journal Mathla'ul Anwar of Halal Issues Tirtayasa Medical Journal
Kusumiyati
Agriculture Faculty, Padjadjaran University
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 64 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Penelitian Saintek

 1 
PREDIKSI TOTAL PADATAN TERLARUT BUAH MELON GOLDEN MENGGUNAKAN VIS-SWNIRS DAN ANALISIS MULTIVARIAT Yuda Hadiwijaya; Kusumiyati Kusumiyati; Agus Arip Munawar
Jurnal Penelitian Saintek Vol 25, No 2 (2020)
Publisher : Institute of Research and Community Services, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jps.v25i2.34487

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi total padatan terlarut buah melon golden (Cucumis melo L.) menggunakan Vis-SWNIRS dan analisis multivariat. Terdapat 82 sampel buah melon golden dipilih untuk dianalisis di Laboratorium Hortikultura, Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran. Nirvana AG410 spectrometer dengan rentang panjang gelombang 300 sampai 1050 nm digunakan untuk pengambilan data spektra pada sampel buah melon utuh. Metode koreksi spektra yang digunakan yaitu Standard Normal Variate (SNV), Multiplicative Scatter Correction (MSC), dan Orthogonal Signal Correction (OSC). Pemodelan kalibrasi dilakukan menggunakan Partial Least Squares Regression (PLSR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode koreksi spektra OSC menampikan model kalibrasi terbaik dibandingkan spektra original dan 2 spektra lainnya yang telah dikoreksi. Koefisien determinasi pada spektra OSC memperlihatkan nilai R2 tertinggi yaitu 0,99. Di samping itu, nilai ratio performance to deviation (RPD) yang diperoleh sebesar 3,40. Hal ini membuktikan total padatan terlarut buah melon golden dapat diprediksi dengan akurasi yang tinggi menggunakan Vis-SWNIRS dan analisis multivariat.PREDICTION OF TOTAL SOLUBLE SOLIDS OF GOLDEN MELON USING Vis-SWNIRS AND MULTIVARIATE ANALYSISThis study was aimed at predicting the total dissolved solids of golden melon (Cucumis melo L.) using Vis-SWNIRS and multivariate analysis. There were 82 golden melon fruit samples selected for analysis at the Horticulture Laboratory, Faculty of Agriculture, Padjadjaran University. Nirvana AG410 spectrometer with a wavelength range of 300 to 1050 nm was used to collect spectral data on intact melon fruit samples. The spectra correction methods used were Standard Normal Variate (SNV), Multiplicative Scatter Correction (MSC), and Orthogonal Signal Correction (OSC). Calibration modeling was carried out using Partial Least Squares Regression (PLSR). The results show that the use of the OSC spectra correction method presents the best calibration model compared to the original spectra and 2 other corrected spectra. The coefficient of determination on the OSC spectra shows the highest R2 value, namely 0.99, besides that the ratio performance to deviation (RPD) value obtained is 3.40. This proves that the total dissolved solids of golden melon can be predicted with high accuracy using Vis-SWNIRS and multivariate analysis.
Aplikasi VIS/NIR spectroscopy dan partial least square regression untuk pendugaan nilai warna kulit buah cabai rawit Kusumiyati Kusumiyati; Ine Elisa Putri; Wawan Sutari; Jajang Sauman Hamdani
Jurnal Penelitian Saintek Vol 27, No 1 (2022)
Publisher : Institute of Research and Community Services, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jps.v1i1.47930

Abstract

Warna kulit buah buah cabai rawit (Capsicum Frutescens L.) merupakan salah satu indikator dari kematangan buah. Visible/near infrared (Vis/NIR) spectroscopy merupakan teknologi alternatif untuk memprediksi warna kulit buah yang dikombinasikan dengan partial least square regression (PLSR). Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi warna kulit buah cabai rawit menggunakan Vis/NIR spectroscopy. Analisis di Laboratorium Hortikultura, Fakultas Pertanian, Universitas Padj+!adjaran. Sampel yang digunakan yaitu buah cabai rawit var. Domba. Sampel dibagi ke dalam 3 grup, buah cabai rawit hijau, oranye, dan merah. Spectrometer yang digunakan yaitu NirVana AG410 dengan panjang gelombang 300-1065 nm dengan interval 3 nm. Semua data absorban dikoreksi dengan menggunakan metode prapengolahan spektra multiplicative scatter correction (MSC), orthogonal signal correction (OSC), dan standard normal variate (SNV). Hasil penelitian menunjukkan bahwa prapengolahan spektra terbaik untuk memprediksi L*dan b* pada buah cabai rawit yaitu PLSR+OSC sedangkan a* yaitu PLSR+SNV. Nilai akurasi L* dengan OSC yaitu R kalibrasi = 0,99 dan b* dengan OSC yaitu R kalibrasi = 0,76. Akurasi pada a* dengan SNV menghasilkan R kalibrasi = 0.99. Penelitian ini membuktikan bahwa Vis/NIR spectroscopy dan PLSR memiliki akurasi yang tinggi dan dapat digunakan untuk memprediksi warna kulit buah cabai rawit.Application of VIS/NIR spectroscopy and partial least square regression for estimation of skin color in cayenne pepper fruitThe skin fruit color of cayenne pepper (Capsicum Frutescens L.) is one of indicators of fruit maturity. Visible/near infrared (Vis/NIR) spectroscopy is alternative technology to predict of skin color fruit combined with partial least square regression (PLSR). The research was aimed to predict skin color fruit of cayenne pepper using Vis/NIR spectroscopy. Analysis at Horticulture Laboratory, Faculty of Agriculture, Universitas Padjadjaran. The samples used was cayenne pepper var. Domba. The smples were divided into 3 groups, green, orange red cayenne pepper. The spectrometer used was NirVana AG410 spectrometer with 300 to 1065 nm with 3 nm intervals. All of absorbance data were pre-treated using spectra correction methods including multiplicative scatter correction (MSC), orthogonal signal correction (OSC) dan standard normal variate (SNV). The result showed that the best spectra correction method for predicting L*and b* in cayenne pepper was PLSR+ OSC while a*was PLSR+ SNV. The accuracy value of * with OSC is R calibration = 0.99 and b*with OSC is R calibration = 0.76. This research resumed that Vis/NIR spectroscopy and PLSR have high accuracy and can be used to predict the skin color of cayenne pepper fruit.
RESPONS PERTUMBUHAN DAN HASIL DUA GENOTIPE TOMAT BEEF PADA JENIS DAN KONSENTRASI ZPT BERBEDA Wahyu Ferdiyansyah; Syariful Mubarok; Noladhi Wicaksana; Kusumiyati Kusumiyati
Jurnal Penelitian Saintek Vol 28, No 1 (2023)
Publisher : Institute of Research and Community Services, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jps.v1i1.57819

Abstract

Pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh berbagai jenis dan konsentrasi zat pengatur tumbuh (ZPT) terhadap pertumbuhan dan hasil dua kultivar tomat beef. Penanaman di Laboratorium Kultur Terkendali, Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran dengan ketinggian ± 782 meter di atas permukaan laut (mdpl). Benih tomat yang digunakan yaitu kultivar ‘Valoasis’, dan kultivar ‘Momotaro’ sedangkan zat pengatur tumbuh (ZPT) yang digunakan yaitu giberelin (GA3), dan auksin (IAA). Pengamatan yang dilakukan terdiri atas tinggi tanaman, jumlah daun, jumlah bunga per tanaman, dan jumlah buah per tanaman. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Momotaro + Giberelin 20 ppm + Auksin 20 ppm dan Valoasis + Kontrol memperoleh hasil terbaik pada pertumbuhan dan hasil dua genotipe tomat beef pada jenis dan konsentrasi ZPT berbeda.
Co-Authors A Zulkifli A. Nurfitriana A. Nurfitriana, A. A.A. Ketut Agung Cahyawan W Abdilah, Nurullah Asep Ade Risti Oktavia Ade Risti Oktavia Agus Arip Munawar Ahmad Fauzi Ahmad Ni’matullah Al Baarri Ahmad Saddam Amelia Amelia ANNE NURAINI Ardika Albi Fauzi Arif Affan Wicaksono Aris Ma’ruf Aris Ma’ruf Aris Ma’ruf Desi Trisnawati Desi Trisnawati Desi Trisnawati Diding Suhandy Diky Indrawibawa Dinnur Afiifah Dinnur Afiifah, Dinnur diyan Yunanto Setyaji Diyan Yunanto Setyaji Diyan Yunanto Setyaji Diyan Yunanto Setyaji Endang Safitri Erni Suminar Fajar Hidayanto Fajar Hidayanto Fajrianti Anandya Habibah Farida Farida Farida Farida Farida Farida Farida Farida Fathi Rufaidah Fernanda Desmak Pertiwi Fernanda Desmak Pertiwi Fernanda Desmak Pertiwi Firman Rezaldi Firman Rezaldi Firman Rezaldi Firman Rezaldi Firman Rezaldi Firman Rezaldi Firman Rezaldi Firman Rezaldi Firman Rezaldi Grace Pratiwi Manurung Gustiono Tegar Prasetyo Haifa Ruwaidah Hari Hariadi Ine Elisa Putri Ine Elisa Putri Ine Elisa Putri Ine Elisa Putri Ine Elisa Putri Ine Elisa Putri Ine Elisa Putri, Ine Elisa Jajang Sauman Hamdani Kurniasari, Indah Lilis Sugiarti M Faizal Fathurrohim M. Fariz Fadillah M. Fariz Fadillah M. Fariz Fadillah M. Fariz Fadillah Meinilwita Yulia Meinilwita Yulia Meinilwita Yulia Mubarok S Muhammad Abdilah Hasan Qonit Muhammad Abdillah Hasan Qonit Muhammad Faizal Fathurrohim Muhammad Nur N. Raniska N. Raniska, N. Nedya Deninta Nedya Deninta Nedya Deninta Noladhi Wicaksana Oktavia Ade Risti Oktavia, Ade Risti Poniyah Andayaningsih Resti Nurjanah Retna Yulrosly Ningtias Rika Bhernike Sitepu Risa Nurul Falah Risa Nurul Falah S. Puspadewi S. Puspadewi, S. Sasmita, Heny Siska Dwi Anggraeni Siti Suharyatun Somantri, Ucu Wandi Sri Waluyo Sumadi Sumadi Sumadi Sumadi Suyamto Suyamto Syarief Aanisah Lutfiyyah SYARIFUL MUBAROK Tengku Sabrina Tino M Onggo Tino Mutiarawati Onggo Tino Mutiarawati Onggo Tino Mutiarawati Onggo Tino Mutiarawati Onggo Titin Sulastri Usman Setiawan Uum Umiyati Uum Umiyati Wahyu Ferdiyansyah Wawan Sutari Yayan Sumekar Yayat Rochayat Suradinata Yuda Hadiwijaya Yuda Hadiwijaya Yuda Hadiwijaya Yulia, Meinilwita Yuliana Kolo Yussi Rabani Zulfatunnisa Zulfatunnisa