Optimization of Hot Water Treatment Using Response Surface Methodology to Maintain the Quality of Red Dragon Fruit

Buah naga daging merah mengandung senyawa betasianin yang merupakan senyawa pigmen berwarna merah-ungu sekaligus sumber senyawa antioksidan. Buah naga tergolong buah nonklimaterik oleh karena itu sebaiknya dipanen saat matang fisiologis. Buah naga memiliki umur simpan pendek setelah dipanen, sehingga perlakuan hot water treatment (HWT) dapat diterapkan untuk mempertahankan mutu buah. Penelitian ini melakukan kombinasi perlakuan HWT dan indeks kematangan buah untuk memprediksi respon mutu menggunakan Response Surface Methodology (RSM). Tujuan penelitian adalah memperoleh model perubahan mutu buah naga sebagai fungsi dari suhu HWT, lama perendaman, dan indeks kematangan menggunakan Response Surface Methodology (RSM) dan menentukan kondisi optimum kombinasi suhu HWT, lama perendaman, dan indeks kematangan dengan menggunakan RSM terhadap mutu buah naga. Buah naga yang telah dipanen diberikan perlakuan HWT sesuai dengan rancangan percobaan, kemudian dikemas dengan menggunakan kotak karton bersekat. Buah selanjutnya disimpan pada suhu 10°C± 3°C selama 21 hari, dan dilakukan analisis mutu setiap tiga hari sekali. Metode penelitian yang digunakan adalah RSM dengan model perancangan Box-Behnken Design (BBD) yang dianalisis dengan menggunakan perangkat lunak Design Expert. Terdapat tiga faktor perlakuan yaitu suhu air panas (40°C, 45°C, dan 50°C), waktu perendaman (5 menit, 10 menit, dan 15 menit), dan indeks kematangan buah (indeks III, indeks IV, dan indeks V). Percobaan ini terdiri dari enam belas unit eksperimental, dengan variabel respon mutu yang diamati meliputi susut bobot, kekerasan, nilai kecerahan, total padatan terlarut (TPT), vitamin C, kandungan betasianin, dan nilai total plate count (TPC). Setiap variabel respon mutu dianalis satu persatu menggunakan analisis ragam ANOVA (Analysis of variance) untuk menentukan signifikansi model. Model matematis dipilih oleh perangkat lunak berdasarkan nilai koefisien determinasi tertinggi (R2). Model matematis yang menunjukkan signifikan dan lack of fit tidak signifikan dipilih untuk menganalisis masing-masing respon mutu. Respon mutu yang memiliki model signifikan selanjutnya dilakukan proses optimasi simultan untuk menentukan kondisi optimum kombinasi suhu HWT, lama perendaman, dan indeks kematangan. Optimasi simultan merupakan proses penentuan satu kombinasi faktor yang menyeimbangkan beberapa respon sekaligus sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan menggunakan fungsi desirability. Hasil analisis menunjukkan bahwa respon susut bobot dan kekerasan memiliki model yang tidak signifikan sehingga tidak dilibatkan dalam optimasi simultan. Adapun respon nilai kecerahan (L*), TPT, vitamin C, dan betasianin memiliki model yang signifikan dengan menggunakan regresi ordo kuadratik. Model matematis untuk memprediksi respon kecerahan (L*) adalah: +29,30-3,06A- 1,33B-1,02C-0,9625AB-0,3375AC+3,13BC+0,7675A2+3,91B2+0,9475C2. Grafik kontur dan respon permukaan menunjukkan bahwa nilai L* tertinggi, yaitu 38,17, diperoleh pada perlakuan suhu 40°C waktu perendaman 5 menit pada indeks kematangan IV. Model matematis respon TPT adalah: +12,80-0,4250A- 0,1625B+0,0625C+0,7750AB-0,0250AC-0,2000BC-0,6000A²+1,07B²+1,22C². Grafik kontur dan respon permukaan menunjukkan nilai TPT tertinggi, yaitu 14,7 °Brix, diperoleh pada perlakuan suhu 40°C waktu perendaman 5 menit pada indeks kematangan IV. Model matematis respon vitamin C adalah: +2,76+0,0450A+0,2675B- 0,5025C+0,3700AB+0,3100AC+0,2700BC-0,1850A2+0,2750B²+0,4550C². Grafik kontur dan respon permukaan menunjukkan nilai vitamin C tertinggi, yaitu 3,46 mg/100 gr, diperoleh pada perlakuan suhu 50°C waktu perendaman 15 menit pada indeks kematangan IV. Model matematis respon betasianin adalah: +51,91+7,64A+2,29B +1,44C+3,45AB+0,9625AC+4,13BC-2,41A2 -5,37B2 -9,55C2 . Grafik kontur dan respon permukaan menunjukkan nilai betasianin tertinggi, yaitu 56,44 mg/L, diperoleh pada perlakuan suhu 50°C waktu perendaman 15 menit pada indeks kematangan IV. Masing-masing respon mutu yang memiliki model signifikan selanjutnya dilakukan optimasi secara simultan dengan menggunakan fungsi desirability. Tujuan optimasi ditetapkan untuk variabel proses dan variabel respon. Variabel proses ditetapkan berada dalam kisaran nilai (in range), sedangkan tujuan optimasi untuk variabel respon ditentukan sebagai berikut: nilai kecerahan (L*) ditetapkan minimum, total padatan terlarut (TPT) ditetapkan dalam kisaran nilai (in range), serta kandungan betasianin dan vitamin C ditetapkan maksimum. Nilai bobot atau nilai kepentingan untuk respon L* dan betasianin ditetapkan paling tinggi, yaitu 5 (+++++), sedangkan respon vitamin C diberikan nilai kepentingan 4 (++++). Dari tahap optimasi diperoleh kombinasi optimum perlakuan HWT yaitu pada perlakuan suhu 50°C waktu perendaman 15 menit pada indeks kematangan IV dengan nilai desirability sebesar 0,855. Model memberikan nilai prediksi untuk dibandingkan dengan nilai aktual dari perlakuan optimum tersebut. Hasil nilai prediksi pada model menunjukkan nilai kecerahan sebesar 28,40, nilai total padatan terlarut (13,5 °Brix), nilai vitamin C (3,53 mg/100 g), dan nilai betasianin (56,44 mg/L). Nilai aktual melalui pengukuran pada perlakuan optimum tersebut menunjukkan TPT dan vitamin C nilainya mendekati dengan nilai prediksi model yaitu 13,1 °Brix dan 3,36 mg/100 g. Hal ini menunjukkan bahwa model cukup akurat memprediksi nilai TPT dan vitamin C, tetapi kurang akurat memprediksi nilai kecerahan dan betasianin. Hasil uji total plate count menunjukkan bahwa perlakuan HWT dengan kombinasi suhu 50°C menghasilkan jumlah total bakteri lebih rendah dibandingkan dengan kombinasi perlakuan suhu 40°C. Begitu pula pada perlakuan dengan menggunakan kombinasi indeks kematangan III dan IV memiliki nilai total bakteri lebih rendah dibandingkan dengan kombinasi perlakuan dengan indeks kematangan V. Kata kunci : box-behnken design, buah naga merah, hot water treatment, optimasi, response surface methodology