PELATIHAN

LRMPHP telah banyak melakukan pelatihan mekanisasi perikanan di stakeholder diantaranya yaitu Kelompok Pengolah dan Pemasar (POKLAHSAR), Kelompok Pembudidaya Ikan, Pemerintah Daerah/Dinas Terkait, Sekolah Tinggi/ Universitas Terkait, Swasta yang memerlukan kegiatan CSR, Masyarakat umum, dan Sekolah Menengah/SMK

Loka Riset Mekanisasi Pengolahan Hasil Perikanan

LRMPHP sebagai UPT Badan Riset dan SDM KP melaksanakan riset mekanisasi pengolahan hasil perikanan berdasarkan Peraturan Menteri Kelautan dan Perikanan nomor 81/2020

Tugas Pokok dan Fungsi

Melakukan tugas penelitian dan pengembangan strategis bidang mekanisasi proses hasil perikanan di bidang uji coba dan peningkatan skala teknologi pengolahan, serta rancang bangun alat dan mesin untuk peningkatan efisiensi penanganan dan pengolahan hasil perikanan

Kerjasama

Bahu membahu untuk kemajuan dan kesejahteraan masyarakat kelautan dan perikanan dengan berlandaskan Ekonomi Biru

Sumber Daya Manusia

LRMPHP saat ini didukung oleh Sumber Daya Manusia sebanyak 20 orang dengan latar belakang sains dan engineering.

Jumat, 20 Desember 2019

Perubahan Citra Mata Ikan Tuna Selama Penyimpanan Suhu Ruang

Ikan menunjukkan beberapa perubahan fisik yang jelas selama proses penurunan kesegaran seperti warna, tekstur, bau, kulit, sisik, mata, insang dan perut. Perubahan tersebut dapat digunakan untuk menentukan kesegaran ikan secara tunggal. Warna adalah salah satu atribut kualitas ikan yang paling penting karena hubungannya dengan kesegaran produk dan memiliki efek langsung pada persepsi konsumen. Warna mata ikan berubah dari bersih dan cerah menjadi berlumpur dan menguning setelah ikan menjadi busuk ketika disimpan secara alami. Hal ini menunjukkan bahwa warna mata ikan dapat digunakan sebagai parameter dalam menentukan kesegaran ikan.

Analisis citra merupakan alat yang digunakan untuk mengevaluasi data berupa gambar dan menganalisis perubahan warnanya menggunakan perangkat lunak sehingga dapat digunakan untuk menentukan kesegaran ikan. Analisis citra terdiri dari tiga langkah utama yaitu pengolahan level dasar (akuisisi citra dan proses awal), pengolahan level menengah (segmentasi dan pengukuran objek), dan pengolahan citra lanjutan. Dengan menerapkan analisa citra di bidang pengolahan hasil perikanan maka akan mendapatkan sebuah metode pemeriksaan kualitas ikan yang tidak merusak ikan dan tidak berbahaya bagi penguji dengan waktu yang relatif cepat.

Pengolahan citra mata ikan menggunakan software matlab R.2017a. Tahapan pengolahan citra meliputi pengambilan citra mata ikan, segmentasi ROI (region of interest), konversi citra RGB menjadi grayscale, dan ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur yang digunakan yaitu gray-level co-occurrence matrix (GLCM). Pengujian dilakukan selama 20 jam dengan pengambilan citra mata setiap 2 jam pada suhu ruang. Hasil penelitian menunjukkan nilai parameter energy (0,964) dan homogenity (0,902) memiliki hubungan korelasi terhadap lama waktu pengujian sedangkan nilai parameter contrast (-0,554) dan correlation (-0,395) tidak memiliki hubungan korelasi terhadap lama waktu pengujian. Dari hasil pengamatan dapat disimpulkan bahwa parameter citra mata ikan yang meliputi energy dan homogenity memiliki hubungan yang signifikan dengan waktu penyimpanan ikan tuna pada suhu ruang sehingga dapat digunakan untuk menentukan kualitas ikan.


Hasil pengolahan citra mata ikan tuna
Penulis : Twi Novianto, Peneliti LRMPHP

Pengaplikasi Deret Sensor Untuk Pendeteksian Kadar Formalin


Ikan merupakan sumber bahan pangan yang bermutu tinggi, terutama karena banyak mengandung protein yang sangat dibutuhkan oleh tubuh manusia. Namun demikian ikan merupakan bahan pangan yang mudah mengalami kerusakan atau kemunduran mutu (perishable food) terutama pada daerah tropis. Untuk mencegah kemunduran mutu pada ikan pada umumnya menggunakan suhu rendah. Bahan yang sering digunakan untuk menjaga suhu tetap rendah adalah es tetapi karena daya tahan es yang terbatas dan ada penambahan biaya untuk pembelian es maka sering diabaikan oleh nelayan. Oleh karena itu sering digunakan bahan kimia untuk pengawet. Salah satu bahan kimia yang digunakan adalah formalin  Penggunaan formalin dimaksudkan untuk memperpanjang umur simpan, karena formalin adalah senyawa anti mikroba yang efektif dalam membunuh bakteri. Menurut WHO formaldehid (senyawa yang terdapat pada formalin) terdapat dalam produk makanan karena kegunaannya sebagai zat bakteoristik yaitu dapat menghambat pertumbuhan mikroba dalam produk pangan sehingga umur simpan produk tersebut meningkat.

Formalin merupakan bahan kimia berbahaya yang dilarang digunakan untuk bahan tambahan makanan menurut peraturan Menteri Kesehatan No. 033 Tahun 2012 tentang Bahan Tambahan Pangan. Formalin sangat berbahaya bagi kesehatan manusia. Kandungan formalin yang tinggi di dalam tubuh dapat menyebabkan iritasi lambung, alergi, bersifat karsinogenik (menyebabkan kanker) dan bersifat mutagen (menyebabkan perubahan fungsi sel/jaringan) serta orang yang mengonsumsinya akan muntah, diare bercampur darah dan kematian yang disebabkan adanya kegagalan peredaran darah.

Kandungan formalin pada bahan makanan sulit untuk diidentifikasi menggunakan panca indera manusia karena sifatnya yang sangat berbahaya. Berdasarkan sifat fisik formalin yang memiliki bau yang tajam maka dapat digunakan teknologi sensor gas untuk mendeteksi adanya kandungan formalin pada bahan makanan. Sensor gas yang dipilih adalah sensor MQ 3 dan MQ 137. Sensor diuji pada larutan formalin dengan kosentrasi 0.025%, 0.05%, 0.075% dan 0.1%. Dengan cara yang sama dilakukan pengujian pada daging fillet ikan tuna dengan berat 50 gr yang telah direndam selama 10 menit. Hasil pengujian sensor MQ 3 pada daging ikan tuna menunjukkan adanya korelasi dengan nilai koefisien korelasi 0.99 sedangkan pada sensor MQ 137 menunjukkan adanya korelasi dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0.98. Berdasarkan hal ini dapat disimpulkan bahwa sensor MQ 3 dan MQ 137 dapat digunakan untuk mendeteksi kadar formalin pada daging ikan tuna.


Diagram modul sensor gas

Penulis : Toni Dwi Novianto, Peneliti LRMPHP

Kamis, 19 Desember 2019

Peluang Computer Vision untuk Penentuan Kualitas Ikan


Ikan merupakan sumber protein yang penting bagi manusia. Total konsumsi ikan meningkat secara signifikan pada beberapa tahun terakhir. Terdapat beberapa parameter yang mempengaruhi kualitas ikan antara lain ketersediaan, keamanan, nilai gizi dan kesegaran. Kesegaran ikan adalah parameter yang mempengaruhi secara langsung kualitas ikan. Kesegaran ikan dapat ditentukan berdasarkan perubahan post mortem yang  dapat mempengaruhi kondisi fisik, kimia, dan mikrobiologi pada tubuh ikan. Terdapat beberapa metode untuk menentukan kesegaran ikan yaitu secara fisik, kimia, dan mikrobiologi serta sensori. Untuk metode sensori, parameter yang biasa digunakan adalah bau, warna, dan tekstur. Metode sensori merupakan metode ilmiah yang digunakan untuk mengukur, menganalisis, dan menginterpretasikan respon terhadap suatu produk berdasarkan yang ditangkap oleh indra manusia, seperti penglihatan, penciuman, perasa, peraba, dan pendengaran. Metode sensori memiliki kekurangan yaitu membutuhkan banyak panelis dan waktu yang lama. Selain itu keakuratannya ditentukan oleh seberapa ahli panelis yang digunakan. Sebaliknya menggunakan metode computer vision untuk menentukan kualitas ikan memiliki keunggulan lebih konsisten, efisien dan dapat menghemat biaya serta akurasi dan kecepatan yang lebih baik dibandingkan dengan pengujian manusia.

Computer vision merupakan suatu konstruksi untuk mendiskripsikan informasi eksplisit dan bermakna tentang objek fisik melalui analisis gambar. Gambar yang diperoleh dari sensor fisik kemudian dianalisis menggunakan hardware dan software yang sesuai untuk melakukan tugas secara visual yang diharapkan dapat meningkatkan kualitas penglihatan manusia dengan didukung oleh perangkat elektronik. Tahap utama dalam analisis pengolahan gambar adalah : (1) Akuisisi gambar dan konversi dalam bentuk digital; (2) peningkatan kualitas gambar untuk pre-processing; (3) partisi gambar digital untuk mendapatkan daerah yang diinginkan menggunakan proses segmentasi; (4) mendapatkan karakteristik objek gambar dengan menggunakan operasi pengukuran objek; (5) pengklasifikasian untuk mengidentifikasi objek gambar. Mengambil, memproses dan menganalisis gambar adalah aspek utama dari computer vision yang harus dipertimbangkan dalam menentukan kesegaran ikan secara visual. Pengamatan visual secara otomatis mulai banyak diminati karena memiliki keunggulan seperti biaya yang rendah, hasil yang konsisten dan akurat serta proses yang cepat.  Sehingga tujuan utamanya adalah untuk menggantikan pengamatan visual secara tradisional dengan sistem computer vision untuk menentukan kualitas ikan.
 
Skema Sistem Computer Vision

Penulis : Toni Dwi Novianto, Peneliti LRMPHP

Rabu, 18 Desember 2019

Pengukuran Nilai Porositas Menggunakan Software ImageJ

ImageJ (https://imagej.nih.gov/ij/) adalah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk menganalisis pori-pori dan untuk menentukan wilayah distribusi ukuran berbasis pori, diameter pori, dan fraksi persen daerah pori-pori dari suatu objek. Perangkat lunak ini menggunakan kontras antara dua fase (pori-pori dan bagian padat) dalam gambar. Pengukuran porositas menggunakan software ImageJ mengikuti metode yang telah dilakukan oleh Ridha dan Darminto (2016) yang dimuat dalam Jurnal Fisika dan Aplikasinya. Hasil mikrografi SEM (scanning electron microscopy) selanjutnya dianalisis menggunakan software ImageJ untuk mengetahui ukuran pori permukaan suatu objek. Ukuran pori ini nantinya digunakan untuk menentukan nilai porositas.
Analisis mikrografi SEM pada software ImageJ meliputi beberapa tahap yaitu :

1. Tahap persiapan gambar
Langkah pada tahap ini meliputi membuka software Image-J > open file mikrografi SEM sampel > pilih menu Analyze > Set Scale (nm, µ m) > pilih menu Image > Crop gambar. Hasil gambar pada tahap ini ditunjukkan pada gambar berikut.

Tampilan mikrografi SEM (Sumber : www.jitek.ub.ac.id)
2. Tahap threshold gambar
Tahap ini merupakan tahap segmentasi warna gambar. Pada tahap ini, warna dibedakan menjadi warna partikel atau pori dan warna latar belakang (background). Langkah pada tahap ini adalah pilih menu Image > Adjust > Threshold > Setting ukuran warna berdasarkan topografi gambar. Hasil gambar pada tahap ini ditunjukkan pada gambar berikut.

Tampilan hasil proses threshold
3. Tahap analisis gambar
Langkah dalam tahap ini adalah pilih menu Analyze > Set parameter > Ok, pilih kembali menu Analyze > Analyze Particles. Nilai data hasil analisis keluar dalam bentuk file Excel. Hasil gambar pada tahap ini ditunjukkan pada gambar berikut.

Tampilan hasil proses analyze particle
Selanjutnya dari software imageJ diperoleh data luas permukaan total sampel yang dianalisis (AT) dan luas total pori yang teranalisis dari sampel (ATP). Maka nilai porositas dapat dihitung dengan persamaan berikut.







Penulis : Toni Dwi Novianto, Peneliti LRMPHP

Selasa, 17 Desember 2019

Mengenal Software Pengolahan Gambar ImageJ


ImageJ merupakan sebuah software pengolah citra/gambar yang dikembangkan oleh Wayne Rasband dari National Intitutes of Health (NIH). ImageJ ditulis menggunakan Java yang dapat dijalankan pada sistem operasi linux, macintosh, dan windows serta dapat digunakan pada mode 32 bit dan 64 bit. Selain itu imagej dapat digunakan secara online maupun dipasang pada komputer. ImageJ memiliki keunggulan dibandingkan software pengolah gambar lainnya yaitu merupakan software domain public yang artinya tidak ada batasan hak cipta. Pengguna diizinkan untuk menjalankan program, membagikan salinan, dan membuat perubahan positif pada program. Software imageJ dapat didownload dengan gratis di https://imagej.nih.gov/ij/ Salah satu contoh pengaplikasian software ini dalam bidang perikanan adalah untuk mengukur pori-pori gambar SEM nugget ikan


Tampilan Software ImageJ
Software imageJ mendukung semua proses manipulasi gambar secara umum termasuk membaca dan mengedit file gambar. Format gambar yang dapat dibaca antara lain TIFF, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS, dan RAW. Selain itu juga dapat digunakan untuk memproses gambar secara langsung dari kamera, scanner, dan video recorder. ImageJ memungkinkan pengguna untuk membuat grafik dari data serta meningkatkan kualitas gambar. Ini sering digunakan untuk menganalisis gambar mikroskop, pengukuran area, penghitungan partikel, segmentasi dan pengukuran fitur spasial atau temporal dari elemen biologis.  Fitur-fitur ini sangat penting bagi para peneliti untuk menganalisis foto dan gambar mereka. Beberapa fitur utama dari program ini adalah sebagai berikut.

1. Fungsi Paralel: Mendukung pengolahan beberapa gambar sekaligus dalam satu jendela tampilan          dan melakukan fungsi simultan pada gambar-gambar ini.      

2. Perhitungan (Calculations): Membuat statistik sesuai dengan parameter yang ditentukan                      pengguna seperti rerata (mean) dan standar deviasi menggunakan satuan SI.

3. Pengukuran (Measurements): Menentukan jarak, luas, dan pengukuran geometris lainnya                    berdasarkan gambar

4. Output: Membuat histogram kepadatan populasi dan beberapa jenis grafik lainnya.

5. Scaling: Memungkinkan untuk memperbesar, memperkecil, atau mengubah orientasi gambar.

6. Pengeditan Foto: Memungkinkan untuk mengedit gambar seperti menghilangkan cacat,                        mempertajam gambar, dan menerapkan filter. 

7. Plugin: Memungkinkan untuk menulis plugin untuk menyesuaikan dengan kebutuhan.

8. Macro: Dapat membuat makro yang akan mengotomatiskan tugas yang paling sering digunakan.

9. Warna: Tersedia grayscale dan warna yang diindeks untuk membantu mempercepat pemrosesan          gambar. Ketika kecepatan tidak menjadi masalah, banyak pilihan warna lain tersedia untuk                  membuat efek tambahan.



Penulis : Toni Dwi Novianto, Peneliti LRMPHP

PERNYATAAN PUBLIK KKP TERKAIT BENIH LOBSTER

PERNYATAAN PUBLIK
KEMENTERIAN KELAUTAN DAN PERIKANAN

Sehubungan dengan beredarnya informasi terkait isu perdagangan benih lobster, bersama ini kami atas nama Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) menyampaikan beberapa hal sebagai berikut :

1. Indonesia merupakan negara penghasil benih lobster terbesar di dunia yang berasal dari hasil tangkapan di alam. Di beberapa daerah, ribuan nelayan kecil menggantungkan hidup dari perdagangan benih lobster ini.
2. Di sisi lain, penyelundupan benih lobster untuk di ekspor ke luar negeri juga marak terjadi sehingga dikhawatirkan dapat mengganggu keberlanjutan ekosistem lobster di alam.
3. Saat ini KKP tengah mengkaji dan merumuskan kembali kebijakan pemanfaatan benih lobster bersama para pemangku kepentingan dan para pakar/ahli yang terdiri dari para peneliti dan akademisi, serta meminta masukan dan saran para pelaku usaha dengan memperhatikan aspek keberlanjutan lobster di alam dan keberlangsungan ekonomi masyarakat nelayan.
4. Kebijakan yang tengah dikaji terutama berkaitan dengan pemanfaatan benih lobster hasil tangkapan di alam, dengan mengatur ulang perdagangan benih lobster dan rencana pengembangan teknologi pembesaran benih lobster hingga ukuran konsumsi di dalam negeri.
5. Kami informasikan bahwa kebijakan ini masih dalam proses pengkajian, memerlukan waktu  hingga siap untuk disosialisasikan.
6. Mari kita semua bersabar menunggu hasil kajian secara komprehensif oleh KKP dan tidak membuat kesimpulan sendiri sehingga dapat menimbulkan informasi yang simpang siur.

Demikian pernyataan ini kami sampaikan, atas perhatiannya diucapkan terima kasih.

Jakarta, 16 Desember 2019
Kepala Biro Kerja Sama dan Humas KKP
Lilly Aprilya Pregiwati

Jumat, 13 Desember 2019

Monev Semester II Tahun 2019 Lingkup LRMPHP

Monev Semester II Tahun 2019 Lingkup LRMPHP

Loka Riset Mekanisasi Pengolahan Hasil Perikanan (LRMPHP)  menyelenggarakan Monitong dan Evaluasi (Monev) Semester II Tahun  2019 pada 12 Desember 2019. Kegiatan dihadiri oleh Dra. Hera Rusida, M.M., yang mewakili Kepala Pusat Riset Perikanan, Kepala LRMPHP, evaluator kegiatan riset serta seluruh pegawai LRMPHP.

Kepala LRMPHP, Assadad, M.Sc dalam sambutan pembukaannya menyampaikan pelaksanaan kegiatan LRMPHP Tahun  Anggaran 2019 baik kegiatan riset maupun  manajerial telah berjalan dengan baik. Kegiatan riset LRMPHP tahun 2019 tentang mekanisasi penanganan rumput laut dan kegiatan Inovasi Adaptif Lokasi Perikanan (INTAN). Riset penanganan rumput laut dibagi dalam 3 subjudul kegiatan yaitu rancang bangun alat grading rumput laut, rancang bangun silo rumput laut dan rancang bangun pengering rumput laut menggunakan microwave, kegiatan INTAN tentang aplikasi teknologi alat transportasi ikan segar (ALTIS-2).Kepala LRMPHP berharap masukan dan arahan dari para evaluator agar pelaksanaan kegiatan riset dapat diukur telah memenuhi standar kualitas ilmiah dan sesuai proposal yang diajukan dan ditetapkan pada awal tahun.

Monev Semester II Tahun 2019 LRMPHP dibuka oleh Dra. Hera Rusida, M.M., sekaligus memberikan arahan. Dalam arahannya, beliau menyampaikan arah kebijakan sektor kelautan dan perikanan KKP sesuai arahan presiden RI yang meliputi pembangunan SDM, pembangunan infrastruktur, pemerintah akan mengajak DPR menerbitkan 2 undang-undang besar yaitu UU Cipta Lapangan Kerja dan UU Pemberdayaan UMKM, penyederhanaan birokrasi serta transformasi ekonomi.

Dra. Hera Rusida, M.M.,juga menyampaikan arahan Menteri KP tentang program riset dan SDM serta rancangan penguatan sarana dan prasarananya. Materi lain yang disampaikan dalam arahannya yaitu arahan dari Kepala BRSDM terkait riset perikanan dan umum, gelar inovasi teknologi, pengembangan desa inovasi serta rencana aksi lingkup Pusriskan 2020-2024. Untuk menindaklanjuti arahan Menteri KP tersebut, Dra. Hera Rusida, M.M., meminta agar LRMPHP mempersiapkan SDM, sarana dan prasarana dalam rangka menjadikan LRMPHP Bantul sebagai pusat inovasi alat dan mesin perikanan.

Pembahasan monev kegiatan riset tahun 2019, diawali dengan pemaparan kegiatan Riset Rancang Bangun Alat Silo Rumput Laut oleh Putri Wullandari STP, M.Sc dengan evaluator Dr Ir Nursigit Bintoro, M.Sc dari  Fakultas Teknologi Pertanian UGM. Evaluator menyatakan pada dasarnya secara keseluruhan peralatan yang dihasilkan sudah bagus. Namun demikian perlunya perhitungan kembali untuk menetapkan suhu dan kelembaban agar kadar air rumput laut hasil pengujian sesuai dengan yang dikehendaki. Pada pemaparan kegiatan Riset Rancang Bangun Alat Grading Rumput Laut oleh I Made Susi Erawan, S.Pi, M.Sc dengan evaluator Dr. Rudiati Evi Masithoh, STP., M.Dev.Tech dari Fakultas Teknologi Pertanian UGM, menyampaikan kelebihan  identifikasi dan analisa yang berbasis pengolahan citra mata  dengan Convolutional Neural Networks (CNN). Sistem CNN ini diharapkan dapat diintegrasikan kepada alat pengayak yang akan digunakan untuk grading rumput laut. Pada pemaparan kegiatan riset Rancang Bangun Pengering Rumput Laut oleh Arif Rahman Hakim, S.Pi, M.Eng dengan evaluator Samsudin Anis, Ph.D dari Teknik Mesin Universitas Negeri Semarang (UNNES) menyampaikan bahwa pelaksanaan kegiatan riset telah sesuai target yang ditetapkan. Sebagai masukan perlunya memperbanyak pengujian dengan berbagai parameter pengujian.

Selanjutnya pada pemaparan kegiatan INTAN ALTIS-2 dengan evaluator Dra. Hera Rusida, M.M. selaku Plt. Kabid Riset Pemulihan SD &  Teknologi Alsinkan Pusriskan menjelaskan agar  LRMPHP menyuarakan isu transgender karena INTAN ALTIS-2 selain dapat digunakan oleh laki-laki, namun perempuan juga dapat menggunakannya. Beliau juga menyampaikan bahwa meskipun hasil monitoring dan evaluasi terhadap kinerja ALTIS-2 cukup memuaskan, namun ada beberapa keluhan terkait ketidakkenyamanan, untuk dapat ditindak lanjuti.

Kegiatan Monev Semester I Tahun  2019  lingkup LRMPHP diakhiri dengan pembahasan kegiatan manajerial oleh Evaluator dari Pusriskan dan Kepala LRMPHP. Tim evaluator menyampaikan apresiasinya atas hasil yang diperoleh dalam pelaksanaan kegiatan manajerial Tahun Anggaran 2019.

Pada Monev Tahun 2019, LRMPHP memberikan penghargaan kepada pegawai yang berprestasi tahun 2019. Penghargaan ini sesuai dengan arahan Kepala BRSDM. Ada 3 penghargaan yang diberikan berdasarkan kriteria Indeks Profesionalitas ASN, Indeks H-Publikasi maupun Kinerja Anggaran 2019. Untuk Indeks Profesionalitas ASN (per 2 Des 2019 diberikan kepada Yustinus Jati Utomo, Indeks H-Publikasi kepada Arif Rahman Hakim, sedangkan Kinerja Anggaran 2019 terbaik diberikan kepada INTAN ALTIS-2 untuk riset dan tata usaha untuk manajerial. Dengan adanya penghargaan ini, Kepala LRMPHP berharap dapat memacu semangat para pegawai untuk berkinerja yang lebih baik lagi kedepannya.





Penghargaan kepada pegawai berprestasi tahun 2019