Agustin Sri Mulyatni, Irma Kresnawaty, Deden Dewantara Eris, Tri Panji, Wita Kimberly, H. Widiastuti, P. Priyono, Chotimah Chotimah, K. Triyana
{"title":"Potensi electronic nose 118 untuk mendeteksi penyakit busuk pangkal batang pada kelapa sawit","authors":"Agustin Sri Mulyatni, Irma Kresnawaty, Deden Dewantara Eris, Tri Panji, Wita Kimberly, H. Widiastuti, P. Priyono, Chotimah Chotimah, K. Triyana","doi":"10.22302/iribb.jur.mp.v90i1.472","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"AbstractBasal stem rot (BSR) disease caused by Ganoderma sp. is a major disease in oil palm. One of the keys to successfully control BSR disease is to detect the pathogenic infections as early as possible. Early detection technique has been developed in this study was using volatile compounds sensors known as an electronic nose, specifically Electronic Nose 118. Plant samples were obtained from roots, stems, leaves, and soils of four plant categories, which were midly, moderately, and severely infected by Ganoderma, and healthy plants. The test results showed that Electronic Nose was able to record the profile of volatile organic compounds (VOC) produced by Ganoderma sp. The Linear Discriminant Analysis (LDA) results showed that the root and stem samples were differentiated in fairly high level of discrimination with values of 89.66% and 94.59% respectively, while for internal validation value were 98.18% and 89.18%. However, for leaf and soil samples, Electronic Nose 118 resulted in low discriminations. The test results show that Electronic Nose 118 can distinguish samples of roots and stems of healthy plant and Ganoderma-infected plant with a high accuracy.[Keywords: Ganoderma, linier discriminant analysis (LDA), pathogen infection, sensor, volatile organic compound] AbstrakPenyakit busuk pangkal batang (BPB) yang disebabkan oleh Ganoderma sp. merupakan  penyakit utama pada kelapa sawit. Salah satu kunci keberhasilan pengendalian penyakit BPB adalah diketahuinya infeksi patogen sedini mungkin. Teknik deteksi dini yang saat ini dikembangkan dalam penelitian ini adalah menggunakan sensor senyawa volatil yang dikenal dengan electronic nose, khususnya Electronic Nose 118. Sampel tanaman diperoleh dari akar, batang, daun, dan tanah dari empat kondisi tanaman, yaitu tanaman yang terinfeksi Ganoderma ringan, sedang, berat dan tanaman sehat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa profil senyawa organik volatil yang dihasilkan oleh infeksi Ganoderma sp. dapat ditangkap oleh Electronic Nose 118 dengan baik. Hasil analisis Linear Discriminat Analysis (LDA) menunjukkan bahwa sampel akar dan batang terbedakan dengan tingkat diskriminasi yang cukup tinggi dengan nilai secara berurutan yaitu 89,66% dan 94,59%, sedangkan untuk validasi internal masing-masing 98,18% dan 89,18%. Namun demikian, untuk sampel daun dan tanah, pengujian dengan Electronic Nose 118 menghasilkan tingkat diskriminasi yang rendah. Hasil pengujian menunjukkan Electronic Nose 118 dapat membedakan sampel akar dan batang dari tanaman sehat dan tanaman terserang Ganoderma dengan akurasi tinggi.[Kata kunci : Ganoderma, LDA, infeksi patogen, sensor, senyawa organik volatil]","PeriodicalId":11660,"journal":{"name":"E-Journal Menara Perkebunan","volume":"16 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-04-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"E-Journal Menara Perkebunan","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22302/iribb.jur.mp.v90i1.472","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

摘要由灵芝(Ganoderma sp.)引起的基茎腐病(BSR)是油棕的主要病害。尽早发现病原菌感染是成功控制BSR病的关键之一。在这项研究中开发的早期检测技术是使用一种称为电子鼻的挥发性化合物传感器,特别是电子鼻118。植物样品取自根、茎、叶和土壤4种植物类别,分别为中度、中度和重度灵芝感染植物和健康植物。检测结果表明,电子鼻能够记录灵芝挥发性有机化合物(VOC)的特征。线性判别分析(LDA)结果表明,根茎样品的鉴别水平较高,分别为89.66%和94.59%,内部验证值分别为98.18%和89.18%。然而,对于叶片和土壤样品,电子鼻118的识别率较低。试验结果表明,电子鼻118能以较高的准确度区分健康植株和灵芝感染植株的根、茎样品。[关键词]灵芝,线性判别分析(LDA),病原菌感染,传感器,挥发性有机化合物[摘要]灵芝(Ganoderma sp. merupakan penyakit utama pada kelapa sawit。Salah satu kunci keberhasilan pengendalian penyakit BPB adalah diketahuinya infeksi病原体sedini mungkin。技术检测技术检测技术yang saat ini dikembangkan dalam penelitian ini adalah menggunakan传感器senyawa挥发性yang dikenal dengan电子鼻,khususnya电子鼻118。丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹丹哈西尔企鹅menunjukkan bahwa概况senyawa有机挥发物yang dihasilkan oleh infeksi灵芝属植物dapat ditangkap oleh电子鼻118登干baik。Hasil分析线性判别分析(LDA) menunjukkan bawa样品akar dan batang terbedakan dengan tingkat diskriminasi yang cukup tinggi dengan nilai secara berurutan yaitu 89,66%但94,59%,sedangkan untuk validasi内部masing-masing 98,18%但89,18%。Namun demikian, untuk sampel daun dan tanah,企鹅邓安电子鼻118 menghasilkan tingkat diskriminasi yang rendah。哈西尔企鹅menunjukkan电子鼻118 dapat成员达喀尔样品akar dan batang dari tanaman sehat dan tanaman terserang灵芝dengan akurasi tinggi。[Kata kunci:灵芝,LDA,真菌病原体,传感器,senyawa有机挥发物]
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Potensi electronic nose 118 untuk mendeteksi penyakit busuk pangkal batang pada kelapa sawit
AbstractBasal stem rot (BSR) disease caused by Ganoderma sp. is a major disease in oil palm. One of the keys to successfully control BSR disease is to detect the pathogenic infections as early as possible. Early detection technique has been developed in this study was using volatile compounds sensors known as an electronic nose, specifically Electronic Nose 118. Plant samples were obtained from roots, stems, leaves, and soils of four plant categories, which were midly, moderately, and severely infected by Ganoderma, and healthy plants. The test results showed that Electronic Nose was able to record the profile of volatile organic compounds (VOC) produced by Ganoderma sp. The Linear Discriminant Analysis (LDA) results showed that the root and stem samples were differentiated in fairly high level of discrimination with values of 89.66% and 94.59% respectively, while for internal validation value were 98.18% and 89.18%. However, for leaf and soil samples, Electronic Nose 118 resulted in low discriminations. The test results show that Electronic Nose 118 can distinguish samples of roots and stems of healthy plant and Ganoderma-infected plant with a high accuracy.[Keywords: Ganoderma, linier discriminant analysis (LDA), pathogen infection, sensor, volatile organic compound] AbstrakPenyakit busuk pangkal batang (BPB) yang disebabkan oleh Ganoderma sp. merupakan  penyakit utama pada kelapa sawit. Salah satu kunci keberhasilan pengendalian penyakit BPB adalah diketahuinya infeksi patogen sedini mungkin. Teknik deteksi dini yang saat ini dikembangkan dalam penelitian ini adalah menggunakan sensor senyawa volatil yang dikenal dengan electronic nose, khususnya Electronic Nose 118. Sampel tanaman diperoleh dari akar, batang, daun, dan tanah dari empat kondisi tanaman, yaitu tanaman yang terinfeksi Ganoderma ringan, sedang, berat dan tanaman sehat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa profil senyawa organik volatil yang dihasilkan oleh infeksi Ganoderma sp. dapat ditangkap oleh Electronic Nose 118 dengan baik. Hasil analisis Linear Discriminat Analysis (LDA) menunjukkan bahwa sampel akar dan batang terbedakan dengan tingkat diskriminasi yang cukup tinggi dengan nilai secara berurutan yaitu 89,66% dan 94,59%, sedangkan untuk validasi internal masing-masing 98,18% dan 89,18%. Namun demikian, untuk sampel daun dan tanah, pengujian dengan Electronic Nose 118 menghasilkan tingkat diskriminasi yang rendah. Hasil pengujian menunjukkan Electronic Nose 118 dapat membedakan sampel akar dan batang dari tanaman sehat dan tanaman terserang Ganoderma dengan akurasi tinggi.[Kata kunci : Ganoderma, LDA, infeksi patogen, sensor, senyawa organik volatil]
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信