UJI PREDIKSI KADAR VITAMIN C BUAH JERUK MANIS BERBASIS TEKNOLOGI NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY (NIRS) Rapid And Non-Destructive Prediction Of Vitamin C In Intact Oranges By Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) Muhammad Nazarullah 1 , Rita Khathir 1 , Agus Arip Munawar 1* 1 Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala Abstrak. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menerapkan spektroskopi pantulan dekat inframerah dekat (NIRS) dalam menentukan atribut kualitas dalam buah jeruk utuh berupa asam askorbat atau yang dikenal sebagai vitamin C. Data spektrum inframerah dekat diffuse diperoleh pada rentang panjang gelombang dari 1000 sampai 2500 nm dengan selisih 0,02 nm dan ditambah 32 pindaian. Data spektra dicatat dan disimpan dalam tiga format file yang berbeda (* .SPA, * .CSV dan * .JDX). Di sisi lain, vitamin C sebenarnya diukur dengan metode titrasi. Data spektra dikoreksi dan ditingkatkan dengan menggunakan koreksi awal sementara model prediksi dikembangkan dengan menggunakan regresi kuadrat terkecil parsial (PLSR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa vitamin C buah jeruk utuh dapat ditentukan dan diprediksi secara akurat dengan menggunakan data spektrum baseline yang disempurnakan dengan koefisien korelasi (r) = 0,917 dan indeks prediktif prediktif prediktif (RPD) adalah 2,089 yang menunjukkan kinerja model yang cukup. Berdasarkan hasil yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa NIRS dapat diterapkan dan digunakan untuk memprediksi vitamin C dari jeruk utuh. Kata kunci : Jeruk, Kadar Vitamin C, Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) Abstract. The main purpose of this present study is to apply near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) in determining inner quality attributes of intact oranges fruit in form of ascorbic acid or known as vitamin C. Diffuse near infrared spectra data were acquired in wavelength range from 1000 to 2500 nm with increment 0.02 nm and co -added 32 scans. Spectra data were recorded and saved in three different file formats (*.SPA, *.CSV and *.JDX). On the other hand, actual vitamin C were measured by titration method. Spectra data were corrected and enhanced using baseline correction while prediction model was developed using partial least square regression (PLSR). The results showed that Vitamin C of intact orange fruit can be determined and predicted accurately by usin g enhanced baseline spectra data with correlation coefficient (r) = 0.917 and residual predictive deviation (RPD) index was 2.089 which indicated sufficient model performance. Based on obtained results, it may conclude that NIRS can be applied and used to predict vitamin C of intact oranges. Keywords: oranges, NIRS, prediction, vitamin C, quality.