EKONOMI BIRU

Arah Kebijakan Pembangunan Sektor Kelautan dan Perikanan 2021 - 2024 Berbasis EKONOMI BIRU

ZI WBK? Yes, We CAN

LRMPHP siap meneruskan pembangunan Zona Integritas menuju satuan kerja berpredikat Wilayah Bebas dari Korupsi (WBK) dan Wilayah Birokrasi Bersih dan Melayani (WBBM) yang telah dimulai sejak tahun 2021. ZI WBK? Yes, We CAN.

LRMPHP ber-ZONA INTEGRITAS

Loka Riset Mekanisasi Pengolahan Hasil Perikanan siap menerapkan Zona Integritas menuju satuan kerja berpredikat Wilayah Bebas dari Korupsi (WBK) dan Wilayah Birokrasi Bersih dan Melayani (WBBM) 2021.

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

Produk Hasil Rancang Bangun LRMPHP

Lebih dari 30 peralatan hasil rancang bangun LRMPHP telah dihasilkan selama kurun waktu 2012-2021

Kerjasama Riset

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.

Kanal Pengelolaan Informasi LRMPHP

Diagram pengelolaan kanal informasi LRMPHP

Selasa, 09 April 2019

Menghalau Ikan Predator dari Perairan Umum dengan Memanfaatkan Teknologi Computer Vision

Spesies ikan yang besifat hama/pengganggu sedang berkembang biak dan mengancam seluruh dunia, menjadi bahaya serius untuk biodiversitas (keanekaragaman hayati) dan ekosistem serta memberi dampak kerugian ekonomi yang besar. Sebagai binatang peraiiran yang paling awal dikenal, ikan juga menjadi salah satu kelompok yang mendapat ancaman terbesar. Bagi spesies ikan yang dianggap sebagai hama/pengganggu, usaha untuk memisahkan ikan hama akan menurunkan biaya jangka panjang untuk upaya pemberantasan dan pengendaliannya.

Di Indonesia keberadaan organisme hama di perairan umum digolongkan menjadi dua yaitu predator dan kompetitor. Predator dapat menetap di area budidaya atau bermigrasi dalam rangkan mencari makan. Sementara kompetitor merupakan organisme yang bersaing dengan organisme lokal untuk mendapatkan ruang, pakan, dan oksigen. Selama ini di Indonesia terdapat dua cara utama pemberantasan hama yaitu (1) secara mekanis dengan cara diburu atau jika serangan hama sudah parah maka ikan budidaya harus dipindahkan dan (2) secara kimia yaitu menggunakan pestisida organik seperti saponin dan akar tuba (Anon, 2016). Kedua metode tersebut selain berbahaya bagi populasi ikan juga memilki dampak negatif bagi ekosistem perairan umum.

Untuk mengatasi permasalahan tersebut, Zhang et al., (2016) yang dipublikasikan di Biosystems Engineering telah mengembangkan teknologi computer vision sebagai upaya sistematis pada sistem biologi di daerah danau dan sungai untuk mengidentifikasi dan memisahkan spesies ikan hama. Sistem pemisahan ikan hama tersebut terdiri dari pintu masuk yang lebar (Gambar 1) dimana ikan berenang mendekati, kemudian area semakin menyempit hingga mendekati kamera, selanjutnya dengan bantuan sistem pencahayaan dipergunakan untuk mengambil citra dan mengidentifikasi ikan. Ketika ikan telah teridentifikasi maka gerbang pengarah dapat digunakan untuk mengontrol satu dari dua jalur dimana yang dapat dilalui ikan. Jika terdeteksi sebagai ikan hama maka ikan tersebut akan diarahkan ke area tunggu, sementara jika bukan ikan hama akan dikembalikan menuju badan air yang tidak membahayakan ikan.

 
Gambar 1. Sistem penghalau ikan predator menggunakan computer vision (Sumber : Zhang, et al. 2016)

Teknologi computer vision yang dikembangkan bertumpu pada kemampuan algoritma genetik dalam mengidentifikasi dan memisahkan spesies ikan hama. Algoritma genetik (GA) memiliki kemampuan untuk membangkitkan fitur spesifik yang disebut dengan fitur ECO sesuai jenis ikan hama yang akan dipisahkan. Setelah melalui transformasi citra dengan urutan tertentu, fitur yang telah dibangkitkan oleh GA akan dipetakan untuk proses klasifikasi sesuai vektor pembobotan dan ambang batas berdasarkan perceptron yang terbentuk pada tiap fitur. Proses seleksi fitur dilakukan berdasarkan fitness score tertinggi. Fitur ECO selesai dikonstruksi jika telah memenuhi jumlah generasi atau beberapa kriteria yang ditentukan.

Hasil penelitian yang telah dimuat dalam Biosystems Engineering 145 (2016) menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu menghasilkan rerata akurasi klasifikasi sebesar 98% dengan standar deviasi 0.96% yang terdiri dari set data 8 spesies ikan dengan total citra sebanyak 1049. Sistem monitoring ikan berbasis computer vision tersebut dapat dibangun untuk memisahkan spesies ikan hama sekaligus memonitor kelimpahan, distribusi, ukuran spesies ikan lokal dengan dampak kerusakan yang minimal dan tidak membahayakan ikan. 

Penulis : I Made Susi Erawan (Peneliti Pertama LRMPHP)

Selasa, 02 April 2019

LRMPHP meraih juara 3 pengelolaan kinerja lingkup BRSDMKP

Penghargaan Terbaik III

Alhamdulillah …. dalam rangkaian pelaksanaan kegiatan Rapat Koordinasi Perencanaan lingkup Badan Riset dan Sumber Daya Manusia Kelautan dan Perikanan yang dilaksanakan pada tanggal 27-30 Maret di Alana Hotel Sentul Bogor, Loka Riset Mekanisasi Pengolahan Hasil Perikanan (LRMPHP) memperoleh penghargaan terbaik III apresiasi BRSDM untuk kategori pengelolaan Laporan Kinerja tahun 2018.

Pemberian penghargaan kepada satuan kerja

Secara keseluruhan, berikut adalah kategori penghargaan yang dibagikan dan satuan kerja yang memperolehnya.

Kategori Laporan Kinerja tahun 2018
1. Loka Riset Perikanan Tuna Benoa
2. Balai Riset Budidaya Air Tawar dan Penyuluhan Perikanan Bogor
3. Loka Riset Mekanisasi Pengolahan Hasil Perikanan Bantul

Kategori Indikator Kinerja Pengelolaan Anggaran (IKPA - OM SPAN Kemenkeu) 2018
1. Politeknik KP Bitung
2. Loka Riset Perikanan Tuna Benoa
3. Sekolah Usaha Perikanan Menengah Waeheru
4. Sekolah Usaha Perikanan Menengah Bone
5. Balai Pelatihan dan Penyuluhan Perikanan Bitung

Kategori Pelaporan Weekly Report
1. Balai Riset Budidaya Ikan Hias Depok
2. Politeknik KP Karawang

Kategori Pengelolaan Jurnal – Publikasi Ilmiah
1. Buletin Squalen – Balai Besar Riset Pengolahan Produk dan Bioteknologi KP
2. Jurnal Penelitian Perikanan Indonesia – Pusat Riset Perikanan

ALTIS-2 di Majalah Gatra

Liputan tentang salah satu hasil riset dari Loka Riset Mekanisasi Pengolahan Hasil Perikanan, yakni alat transportasi ikan segar roda 2 untuk pedagang ikan keliling, terbit pada majalah Gatra edisi 21-27 Maret 2019 (21-XXV) kolom Ilmu & Teknologi, halaman 60-63). Berikut adalah hasil pindaian liputan tersebut.

halaman 60-61

halaman 62-63

cover majalah

Berita terkait lainnya:

Peliputan Hasil Riset LRMPHP oleh Media Nasional >>> http://www.mekanisasikp.web.id/2019/02/peliputan-hasil-riset-lrlmphp-oleh.html

Selasa, 26 Maret 2019

Identifikasi Kesegaran Ikan Berbasis Image Processing (Kombinasi Transformasi Wavelet dan Fuzzy Logic)

Ikan berperan sebagai salah satu komoditas penting sebagai sumber protein untuk manusia. Fungsi tersebut dapat dicapai dengan mempertahankan tingkat kesegarannya. Sejumlah faktor kimia, biologi, dan fisik dapat mempercepat penurunan kesegaran ikan. Untuk memenuhi tuntutan konsumen akan tersedianya ikan segar, perlu dikembangkan suatu metode yang bersifat non destruktif, mudah penggunaannya, dan tingkat akurasi yang tinggi.

Metode penilaian kesegaran ikan berbasis sensori manusia masih menjadi yang terbaik dan paling akurat dibanding sejumlah metode lain. Namun untuk mencapai akurasi seperti yang diharapkan, metode sensori tersebut sangat dipengaruhi sejumlah faktor seperti tahap preparasi sampel yang memadai dan ketersediaan tim panelis yang cukup berpengalaman, sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama untuk menentukan kesegaran ikan.

Untuk mengatasi keterbatasan metode sensori tersebut perlu dikembangkan suatu metode yang dapat membantu mengatasi kelelahan yang dialami manusia selama proses pemeriksaan mutu kesegaran ikan secara visual. Sornam et al. (2017) dari Department of Computer Science, University of Madras, telah mengembangkan perangkat lunak untuk mendeteksi kesegaran ikan berbasis image processing (pengolahan citra).

Perangkat lunak yang dikembangkan meliputi modul penangkapan citra ikan. Setelah citra ditangkap terdapat modul untuk melakukan konversi ruang warna citra yang sesuai dengan persepsi mata manusia. Citra yang telah dikonversi tersebut selanjutnya disegmentasi untuk memisahkan area objek utama dengan area background. Proses segmentasi ini dilakukan melalui modul segmentasi berbasis clustering. Proses segmentasi akan menghasilkan area insang dan mata (ROI) yang akan diekstrak untuk mendapatkan informasi statistik atau sering disebut sebagai tahap ekstraksi fitur. Setelah tahap ekstraksi fitur, terdapat modul untuk menjalankan proses klasifikasi sehingga dapat ditentukan status akhir tingkat kesegaran ikan yang diuji.

Kelebihan perangkat lunak pengolahan citra yang dikembangkan tersebut terletak pada proses ekstraksi fitur menggunakan domain transformasi wavelet melalui aplikasi filter Haar serta aplikasi Fuzzy Logic dalam proses klasifikasi tingkat kesegaran ikan. Filter Haar ini mampu menguraikan hingga beberapa level piksel ROI dari citra ikan pada tingkat kesegaran tertentu sehingga didapatkan fitur statistik yang memiliki ciri pembeda. Fitur statistik yang dihasilkan tersebut akan digunakan sebagai input pada Fuzzy Logic dengan output berupa 3 level kesegaran ikan  yaitu busuk, cukup segar, dan sangat segar. Penggunaan Fuzzy Logic memiliki kelebihan yaitu mampu menangani ketidakjelasan batas nilai pada masing-masing tingkat kesegaran ikan sekaligus memungkinkan peneliti untuk memasukkan domain kepakaran berdasarkan pengalaman dan pengetahuan yang dimiliki untuk membentuk fungsi keanggotaan sekaligus batas nilai yang dimiliki pada tiap tingkat kesegaran ikan yang dikehendaki.

Penelitian yang dipublikasikan dalam Asian Journal of Computer Science And Information Technology (AJCSIT) tersebut menunjukkan penggunaan wavelet dengan fuzzy logic mampu membedakan secara nyata 3 tingkat kesegaran ikan yang diuji. Penelitian lanjutan diperlukan untuk menguji akurasi sistem pada jumlah sampel dan jenis ikan yang lebih banyak serta penambahan input yang lebih kompleks pada Fuzzy Logic sehingga nantinya diharapkan aplikasi image processing yang dikembangkan tersebut mampu menjadi terobosan penentuan kesegaran ikan dengan cepat dan akurat. Secara garis besar proses pengolahan citra hingga klasifikasi kesegaran ikan ditunjukkan pada Gambar berikut :
Gambar 1. Proses Pengolahan Citra hingga Klasifikasi Kesegaran Ikan
Sumber: Modifikasi dari Sornam et al., (2017)


Penulis : I Made Susi Erawan (Peneliti Pertama LRMPHP)

Penerapan Teknologi Microwave untuk Pengeringan Rumput Laut

Rumput laut merupakan komoditas kelautan dan perikanan yang cukup melimpah di Indonesia. Salah satu jenis rumput laut yang melimpah di perairan Indonesia adalah E. Cottonii. Mongabay (2018) menyampaikan bahwa sebesar 80% rumput laut di Indonesia dijual dalam bentuk kering. Kendala yang dihadapi oleh para petani rumput laut di Indonesia adalah proses pengeringan yang lama karena masih mengandalkan pengeringan secara konvensional, yaitu menggunakan sinar matahari langsung. 

Beberapa metode dan alat pengeringan sudah dikembangkan, umumnya adalah pengeringan secara konveksi. Sulaiman (2009) dalam Rubrik Teknologi menyampaikan bahwa pengeringan secara konveksi memiliki kelemahan yaitu energi yang tidak efisien karena waktu pengeringan yang lama dan kualitas produk yang kurang baik karena mengalami penyusutan ukuran dan perubahan bentuk produk. Selain itu pengeringan konvensional menyebabkan perubahan yang tidak diinginkan pada warna, tekstur, flavour dan kualitas nutrisi bahan pangan 

Menurut Orsat et al. (2017) yang disampaikan di artikel Microwave technology for food processing menyatakan bahwa masalah-masalah yang terkait dengan pengeringan konveksi dapat diatasi dengan metode pengeringan berbasis microwave dimana pemanasan yang terjadi adalah pemanasan volumetrik. Artikel lain yang dimuat di https://www.powderbulksolids.com/article (2012) menjelaskan bahwa pemanasan volumetrik adalah pemanasan dari bagian dalam ke luar material yang diakibatkan karena gesekan molekul air di dalam material. Akibat panas tersebut maka sebagian besar uap air diuapkan sebelum meninggalkan material. Hal ini menciptakan semacam pemompaan cairan dari dalam material ke permukaan. Prinsip pengeringan microwave seperti ditunjukkan pada gambar 1.

Gambar 1. Prinsip pengeringan microwave (Sumber : DOI: 10.1039/C7SE00254H (Review Article) Sustainable Energy Fuels, 2017, 1, 1664-1699)
Aplikasi pengeringan produk-produk pertanian dan pangan menggunakan microwave sudah banyak diteliti dan sudah di aplikasikan pada industri. Hal ini dilakukan karena pengeringannya lebih cepat dan tidak merusak kualitas produk. Dalam Handbook of microwave technology for food applications yang disampaikan oleh Datta & Anantheswaran (2001), microwave adalah gelombang elektromagnetik dengan interval frekuensi antara 300 MHz hingga 300 GHz dan panjang gelombang antara 1 mm hingga 1 m. Wray & Ramaswamy (2015) dalam Jurnal Drying Technology menyatakan bahwa frekuensi yang digunakan untuk aplikasi pemanasan microwave yaitu 915 MHz, 2450 MHz, dan 5800 MHz, tetapi yang umum digunakan untuk pengolahan makanan dan khususnya untuk oven microwave adalah 2450 MHz. 

Bahan yang menyerap microwave adalah bahan yang memiliki sifat dielektrik yang baik. Bahan-bahan tersebut adalah bahan yang memiliki kandungan air yang banyak. Berdasarkan studi literatur semakin tinggi kadar air material maka akan semakin tinggi pula loss factor material tersebut dan semakin cepat pula panas yang ditimbulkan. Rumput laut E. Cottonii memiliki kadar air yang cukup besar, menurut Muharany et al. (2017) yang dimuat dalam Jurnal Pengolahan Hasil Perikanan Indonesia melaporkan bahwa kadar air rumput laut sebesar 76,15% sehingga penerapan microwave untuk pengeringan rumput laut E. Cottonii sangat mungkin. 

Beberapa penelitian terkait dengan pengeringan rumput laut menggunakan microwave diantaranya oleh Kim & Shin (2017) yang dimuat dalam Korean Journal of Chemical Engineering yang melakukan penelitian untuk meningkatkan kualitas agar rumput laut Glacilaria verrucosa dengan menggunakan perendaman alkali dan pengeringan menggunakan microwave. Proses thawing dan pengeringan menggunakan metode konveksi dapat mengurangi sifat fisik dan kimia agar karena membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu microwave dapat menjadi solusi karena dapat mempercepat proses pengeringan dibandingkan dengan pengeringan menggunakan udara panas. Serowik et al. (2017) disampaikan dalam Journal of Food Engineering melaporkan bahwa pengeringan menggunakan microwave secara substansi tidak merubah warna karagenan kering dan juga tidak memberi efek pada sifat-sifat hidrokoloid. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa pengeringan menggunakan microwave dapat dipertimbangkan untuk digunakan pada produksi karagenan. 

Penulis : Wahyu Tri Handoyo