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.

Rabu, 21 April 2021

Riset KKP untuk Tingkatkan Gizi Masyarakat

Kepala BRSDM KP, Sjarief Widjaja

Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) mengajak masyarakat meningkatkan gizi dengan mengonsumsi ikan. Ikan memiliki peran penting sebagai sumber energi, protein dan variasi nutrien esensial yang menyumbang sekitar 20% dari total protein hewani. Ikan juga memiliki kandungan gizi lainnya, seperti vitamin, yodium, selenium, seng, besi, kalsium, fosfor, kalium, vitamin A, B dan D. Demikian disampaikan Kepala Badan Riset dan Sumber Daya Manusia Kelautan dan Perikanan (BRSDM) Sjarief Widjaja pada Lokakarya Pengembangan Jejaring Pangan Bergizi Untuk Kesehatan Masyarakat, Selasa (20/4/2021), yang diselenggarakan oleh Jejaring Pasca Panen Untuk Gizi Indonesia (JP2GI).

“Mengingat bahwa kita ini dilahirkan di bumi nusantara Indonesia, yang sudah dikaruniai Tuhan sumber daya alam yang luar biasa, terutama yang kita peroleh dari lautan, juga perairan umum daratan lainnya, salah satu sumber protein terbesar dunia yaitu ikan. Masyarakat Indonesia ada sebagian yang sejak nenek moyang terdahulu dari sejak kecil membiasakan makan ikan, tetapi ada pula daerah-daerah yang tidak terbiasa untuk makan ikan. Sehingga kita punya kewajiban bersama bagaimana caranya agar masyarakat secara intens memanfaatkan ikan sebagai salah satu sumber proteinnya. Yang kita tahu ikan memiliki protein yang luar biasa,” ujarnya.

Sjarief menyampaikan, data sementara produksi perikanan tangkap di Indonesia tahun 2020 mencapai 7,7 juta ton. Sementara itu rata-rata konsumsi ikan di Indonesia sekitar 78,4 per gram per orang per hari. Terdapat sekitar 19,4 juta penduduk Indonesia yang tidak mampu memenuhi kebutuhan gizi hariannya.

“Disini peran kita agar bagaimana caranya ikan tidak hanya didapat dari pasar, dari laut atau perairan umum daratan lainnya, tapi bisa diproduksi dari keluarga nelayan, pembudidaya, pengolah ikan di sekitar rumahnya. Jadi ini upaya kami, upaya kita semua, pertama bagaimana meningkatkan atensi perhatian masyarakat untuk mengonsumsi ikan, kedua mendorong masyarakat bisa menghasilkan untuk memproduksi ikan sendiri, ketiga kita mampu meningkatkan kualitas ikan lebih baik, efektif, efisien, dengan tingkat produksi yang tinggi,” tuturnya.

Seluruh kandungan gizi pada ikan tersebut, menurut Sjarief, harus mengalir ke tubuh manusia. Sayangnya ada kandungan yang terbuang. Sehingga pihaknya mendorong agar kandungan-kandungan ikan yang baik itu mulai dari proses penangkapan dan budidaya sampai ke rantai pasok dan konsumsi tidak terbuang sia-sia.

Menurutnya, salah satu permasalahan yang dihadapi oleh pelaku perikanan adalah tingginya susut hasil perikanan dan limbah buangan hasil perikanan. Susut hasil (food loss) perikanan adalah keseluruhan nilai kerugian pascapanen hasil perikanan akibat terjadinya kerusakan pada ikan, yang terjadi mulai dari saat ikan ditangkap sampai ke tangan konsumen. Ada beberapa tipe susut hasil yang dikenal, yaitu susut fisik (physical loss), susut mutu (quality loss), susut akibat tekanan pasar (market force loss), susut nutrisi (nutritional loss), susut fungsional (functional loss), dan susut finansial (financial loss).

Untuk itu, pihaknya sudah melakukan berbagai riset, termasuk tentang penyusutan tersebut. Hasil penelitian selanjutnya disebar ke masyarakat untuk diterapkan.

BRSDM dan JP2GI juga telah bekerjasama melakukan serangkaian riset dalam rangka penanggulangan stunting melalui peningkatan konsumsi ikan di 15 lokasi prioritas, yaitu Medan, Jakarta, Cilacap, Probolinggo, Jembrana, Yogyakarta, Tegal, Bitung, Ambon, Kupang, Banyuwangi, Serang, Maros, Bantul, dan Sorong. Yang diteliti adalah tingkat konsumsi masyarakat akan protein. Hasil penelitian menunjukkan banyaknya kasus stunting yang terjadi di masyarakat. Hal ini mengukuhkan persepsi untuk mendorong peningkatan konsumsi ikan di masyarakat untuk menghasilkan generasi baru yang sehat dan cerdas dengan pertumbuhan yang baik, yang diharapkan menjadi kekuatan Bangsa Indonesia di masa mendatang.

Sjarief mengaku pihaknya mengapresiasi lokakarya yang diselenggarakan JP2GI ini dan mengajak JP2GI untuk ke depannya membangun tema-tema baru, misalnya pengembangan pola makan. Sebagai contoh, ikan diolah dan dimasukkan ke dalam makanan yang tidak terlalu kuat terasa rasa ikannya dengan menghilangkan bau amis, sehingga masyarakat yang tidak terbiasa makan ikan dapat mengonsumsinya. Ikan juga dijadikan bahan makanan ringan yang menarik untuk anak-anak. Dengan demikian, masyarakat tersebut belajar mengonsumsi ikan secara bertahap, untuk nantinya dapat mengonsumsi ikan segar secara utuh.


Sumber : KKP


Selasa, 20 April 2021

Sistem Mesin Visi 3 Dimensi Sebagai Penentu Tingkat Kesegaran Salmon Atlantik

Untuk dapat bersaing di pasar global yang terus meningkat, menjadi suatu kebutuhan untuk mengambil manfaat dari teknologi guna meningkatkan produktifitas dan profitabilitas. Industri salmon Norwegia melihat kebutuhan untuk mengotomatisasikan proses grading mutu salmon Aatlantik untuk mengurangi kebutuhan akan tenaga manusia yang besar serta meningkatkan konsistensi produk dan fleksibilitas produksi. Untuk mengatasi masalah tersebut sejumlah peneliti di Norwegia mengembangkan sebuah sistem mesin visi untuk pencitraan berwarna 3D eksternal dilengkapi sistem scanning 3600 cross-section telah dikembangkan untuk melakukan penentuan level mutu Salmon Atlantik. Dua penyebab utama penurunan mutu salmon Atlantik pada pasca penangkapan adalah perubahan bentuk dan luka. Berdasarkan dua penyebab tersebut proses penentuan tingkat kesegaran ikan salmon Atlantik tersebut dimulai dengan mengklasifikasikan ikan tersebut ke dalam kelas super dan kelas dengan mutu terdegradasi.

Untuk membentuk citra 3D pada tahap awal yang dilakukan adalah menyusun sistem fotografi sebagai perangkat dalam pengumpulan citra ikan. Perangkat tersebut terdiri atas rig kamera yang tersusun atas 3 buah kamera citra berwarna CMOS dan 3 buah laser IP68 memancarkan baris laser merah. Rig kamera terletak pada celah antara dua konveyor belt.

Gambar 1. Sistem fotografi untuk akuisisi citra
Sumber gambar : Sture, et al., (2016)

Pada tahap pengolahan citra dilakukan untuk mendapatkan fitur geometri dan warna dari pasangan citra yang dihasilkan kamera pada tiga posisi berbeda. Untuk mendukung pengolahan citra berbasis komputasi point cloud diperlukan dukungan Graphical Pocessing Unit ( GPU). 3 operasi berbeda dilakukan pada GPU yaitu (1) algoritme demosaicking untuk menghitung piksel warna merah dari raw image.; (2) penerapan algoritma penghilangan sirip. Untuk menghilangkan sirip pada citra dilakukan dengan menghilangkan koordinat dimana sirip berada dengan menepatkan garis tepi tubuh Salmon pada sebuah elips lalu menggunakan nilai tangen (persinggungan terdekat) sebagai titik potong antara sirip dan tubuh; (3) operasi untuk melakukan ekstraksi fitur warna dan geometris yang melibatkan Ekstraksi fitur geometris dan fitur warna.

Proses ekstraksi fitur melibatkan sejumlah operasi morfologi dan pengolahan citra mencakup (1) pengambangan batas pada ruang warna HSL ;(2) operasi morfologi open untuk menyaring derau pada sejumlah region hasil filtering; (3) penggunaan pengklasifikasi untuk memberikan label pada region tertentu sehingga masuk sebagai luka atau bukan. Selanjutnya pada tahap machine learning, fitur warna dan tekstur digunakan sebagai input 2 pengklasifikasi untuk mengklasifikasikan: (1) deformitas dan (2) luka. Pengklasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) pada kernel RBF.

Pada kajian deteksi deformitas, hasil klasifikasi 2 kelas dinyatakan sebagai bebas deformitas (1) dan tidak bebas deformitas (0). Hasil yang dicapai dengan pengklasifikasi SVM adalah True Positif Rate (TPR) sebesar 81% sementara True Negative Rate (TNR) 90% sehingga didapatkan hasil total prediction rate sebesar 86%. Untuk klasifikasi deteksi Luka dmelalui penerapan metode tresholding (pengambangan batas) dilanjutkan dengan operasi morfologi mampu mencapai total prediction rate sebesar 89% dengan TPR dan TNR masing-masing sebesar 88% dan 90%.

Salah satu kontribusi utama riset ini adalah metode yang mampu mengatasi proyeksi yang sangat tumpang tindih seperti pada metode proyeksi 2D yang menggunakan dua kamera atas dan bawah. Selain itu waktu komputasi secara signifikan dapat dikurangi dengan penggunaan metode pengambangan batas dan operasi morfologi pada citra berwarna sebagai tahap pra pengolahan citra. 

Pendekatan menggunakan mesin visi 3D 3600 sangat menarik dari perspektif pengumpulan data terutama untuk membentuk basis pengetahuan sebagai dasar pembuat keputusan. Pengembangan mesin visi 3D ini telah dipublikasikan di Jurnal Computer and Electronics in Agriculture Vol. 123 tahun 2016. Mesin ini mampu menyajikan informasi yang diperlukan untuk menarik kesimpulan seperti halnya operator manusia yang mampu menginspeksi ikan salmon pada seluruh sisinya. Penelitian ini menunjukkan bahwa mesin visi 3D mampu digunakan untuk mendeteksi tingkat mutu salmon Atlantik secara otomatis dan riil time. Sebagian besar metode yang dikembangkan cukup umum untuk dapat diaplikasikan pada jenis ikan lain atau aplikasi sejenis dengan modifikasi minor. 

Gambar 2. Hasil akhir pembentukan citra 3D ikan Salmon Altlantik

Sumber gambar : Sture, et al., (2016)


Penulis: I Made Susi Erawan - Peneliti LRMPHP 

Selasa, 13 April 2021

KKP Ajak Masyarakat Cukupi Kebutuhan Protein Selama Ramadhan dengan Makan Ikan

Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) mengimbau masyarakat untuk tetap menjaga asupan protein  selama bulan puasa dengan mengonsumsi ikan. Terlebih pasokan ikan di berbagai daerah dipastikan aman dan bisa memenuhi kebutuhan pangan masyarakat. 

"Tak perlu kuatir, ikan sebagai sumber protein pasokannya cukup memenuhi kebutuhan selama Ramadhan hingga lebaran 2021," kata Direktur Jenderal Penguatan Daya Saing Produk Kelautan dan Perikanan (PDSPKP), Artati Widiarti di Jakarta, Selasa (13/4/2021). 

Per 31 Maret 2021, KKP juga telah bersurat ke Kepala Dinas Kelautan dan Perikanan di seluruh Indonesia meminta untuk menggelar pasar ikan murah Ramadhan, baik secara online maupun offline. Artati menyebut penyelenggaraan secara online dilakukan melalui aplikasi #PasarlautIndonesia dan bekerjasama dengan market place. Sementara gelaran secara offline, bisa dilakukan di pasar tradisional, pasar ikan modern, atau tempat-tempat yang mudah dijangkau oleh masyarakat dengan  tetap menjalankan protokol kesehatan. 

"Kami berharap pemerintah daerah bisa berperan aktif dalam penyelenggaraan dan melibatkan UMKM setempat," jelas Artati. 

Artati menambahkan, sumber protein yang terdapat pada ikan juga bisa menunjang aktivitas masyarakat selama berpuasa. Merujuk kajian praktisi pangan dari Fakultas Perikanan dan Kelautan Universitas Airlangga, disebutkan bahwa asam lemak omega-3 yang terkandung dalam ikan tuna, tengiri, sardines, belut, bandeng, dan patin, bisa mengontrol rasa lapar dalam tubuh. 

Tak hanya itu, meski diolah dengan beragam proses seperti direbus, digoreng, dioven dan sebagainya, asam lemak omega-3 dari ikan bisa tahan hingga suhu 180°C. 

“Peneliti Unair, Muhammad Nur Ghoyatul Amin menjadi rujukan bahwa kita masih dapat memanfaatkan efek dari asam lemak omega-3 dari ikan goreng, penyetan, semur ikan, maupun ikan kaleng," sambungnya. 

Karenanya, Artati mengajak masyarakat untuk mulai menghadirkan ikan di meja makan, baik saat berbuka maupun sahur. "Dengan begitu banyaknya manfaat ikan, semoga puasa kita lancar dan kita bisa fokus ibadah," tuturnya. 

Adapun Direktur Logistik Ditjen PDSPKP, Innes Rahmania  memaparkan bahwa  berdasarkan analisis data tahun 2020 dan prognosa 2021, Ditjen PDSPKP memperkiraan kebutuhan ikan selama April – Mei 2021 mencapai 2.522.500 ton. Sementara prognosa ketersediaan ikan sebesar 2.696.000 ton. 

“Permintaan ikan diprediksi meningkat di minggu pertama Ramadhan dan stabil kembali di minggu kedua hingga jelang lebaran. Tujuh hari setelah lebaran, permintaan ikan diprediksi naik lagi untuk kebutuhan hotel, restoran, katering dan oleh-oleh,” terang Innes. 

Saat mengikuti rapat kerja bersama Komisi IV DPR RI, beberapa waktu lalu, Menteri Kelautan dan Perikanan, Sakti Wahyu Trenggono memastikan KKP sudah menyusun sejumlah strategi untuk menjaga pasokan tetap aman dan mengantisipasi tingginya harga ikan selama Ramadhan dan Lebaran 2021. Strategi tersebut diantaranya peningkatan produksi perikanan budidaya, memberikan fasilitas coldstorage dan kendaraan pendingin, pengembangan koridor logistik ikan, melakukan implementasi sistem resi gudang komoditas ikan, menggelar bazar atau pasar ikan murah secara online juga offline bekerjasama dengan instansi terkait. 

Kemudian KKP melakukan konsolidasi dan komunikasi dengan supplier besar, asosiasi, BUMN perikanan, retail modern, rumah makan, dan Dinas KP untuk mengamankan pasokan dan harga ikan. Selanjutnya melakukan monitoring pasokan dan harga ikan melalui portal Satu Data KKP dan memantau langsung di lapangan secara selektif.


Sumber : KKP


Jumat, 09 April 2021

MENGENALI JENIS DAN TINGKAT KESEGARAN IKAN BERBASIS ANDROID

Sebagai salah satu sumber asam lemak omega 3 terbaik permintaan ikan diseluruh dunia terus meningkat. Keberadaan ikan yang sangat esensial untuk pertumbuhan dan perkembangan otak seringkali juga disubstisusi dengan sumber protein hewani dari ayam, daging, maupun ternak lainnya. Karena kebutuhan konsumen untuk dapat membeli dan mengkonsumsi ikan hasil tangkapan secara segar yang terus meningkat seringkali ikan disimpan beku sebelum di pasarkan untuk menjamin ketersediaan pasokan ikan.

Karena pentingnya jaminan keamanan ikan yang dikonsumsi maka pemeriksaan sejumlah parameter mutu terkait kesegaran ikan menjadi hal yang wajib dilakukan. Salah satu metode konvensional untuk menentukan kesegaran ikan sesuai jenisnya adalah secara visual dengan memperhatikan kondisi mata dan insang. Meskipun mudah dilakukan metode visual tersebut namun masyarakat awam cukup kesulitan untuk menentukan tingat kesegaran ikan secara akurat dibandingkan oleh petugas terlatih.

Untuk mengatasi hal tersebut sejumlah peneliti di Filipina mengembangkan perangkat lunak yang mampu mengidentifikasi tingkat kesegaran ikan termasuk menyajikan informasi umur simpan ikan 3 spesies yang memiliki tingkat konsumsi tertinggi di Filipina yaitu ikan Bandeng, Scad (Layang), dan ikan Nila. Hasil penelitian tersebut telah dipublikasikan pada Jurnal ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences Vol.13, No. 18, September 2018.

Kontribusi utama yang dikembangkan dalam perangkat cerdas tersebut diantaranya (1) menggunakan data piksel citra mata dan insang yang tersegmentasi untuk menentukan jenis ikan dan tingkat kesegarannya secara bersamaan.  (2) Menggunakan operasi  pengolahan citra untuk lebih mempertegas proses segmentasi citra insang dengan citra kulit secara lebih  akurat yaitu dengan memadukan metode k-mean clustering dilanjutkan canny edge detection. Algoritma k-mean clustering untuk segmentasi insang berbasis 2 channel warna yaitu red-green (a*) dan blue-yellow (b*). Algoritma ini akan memisahkan dan mengelompokkan sejumlah k piksel berdasarkan kedekatan rerata piksel  tersebut. Metode edge detection menggunakan Algoritma Canny digunakan untuk menemukan batas atau tepi suatu objek  sekaligus menghilangkan noise (derau) dalam citra. (3) Pada proses segmentasi citra mata ikan diterapkan algoritma yang berfungsi untuk membuat jari-jari lingkaran pada proses masking (proses menampilkan obyek yang ditargetkan sedangkan objek non-target disembunyikan) sehigga berada tepat pada titik tengah pupil mata ikan sampel. (4) Perangkat pengambilan citra berbasis android yang terdiri dari 2 komponen utama yaitu casing dan tabung. Casing yang dirancang dengan ukuran khusus untuk meletakkan smartphone sementara tabung dirancang untuk menjaga pencahayan konstan dan dapat diatur ketinggian atau jaraknya dengan sampel ikan yang diambil citranya. (5) Bahan untuk pembuatan perangkat  pengambilan citra tersebut berasal dari bahan-bahan organik yang mudah terurai yaitu jagung, batang tebu, dan kentang. Selain ramah lingkungan bahan yang digunakan ini juga dapat dicetak ukuran detil yang lebih kecil dan sudut yang lebih tajam.

Hasil uji perangkat lunak dibandingkan uji organoleptik oleh panelis terlatih menunjukkan  tingkat akurasi klasifikasi kesegaran sebesar 90%, 93,33%, dan 100% msing-masing untuk ikan Bandeng, Round Scad (Layang), dan Nila. Ditinjau dari hasil riset yang telah dicapai menunjukkan bahwa perangkat yang dikembangkan mampu mengidentifikasi ikan dan mengklasifikasi tingkat kesegarannya. Namun perangkat yang dikembangkan pada smartphone tersebut masih akan dikembangkan lebih lanjut agar dapat mengidentifikasi ikan dengan sumber pencahayaan yang bervariasi sekaligus menambah detil level kesegaran ikan yang diuji. 

Segmentasi citra insang menggunakan metode k-mean clustering
Sumber gambar : Novotas, et al. (2018)

Proses masking citra mata ikan 
Sumber gambar : Novotas, et al. (2018)
 

Penulis : I Made Susi Erawan - Peneliti LRMPHP