View Item 
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Master Theses
      • MT - Agriculture Technology
      • View Item
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Master Theses
      • MT - Agriculture Technology
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Karakterisasi dan Klasifikasi Biji Kopi Java Arabika Berdasarkan Indikasi Geografis Menggunakan Metode NIR Spectroscopy dan Analisis Diskriminan.

      Thumbnail
      View/Open
      Fulltext (14.24Mb)
      Date
      2017
      Author
      Kurniawan, Fajar
      Budistra, I Wayan
      Sutrisno
      Widyotomo, Sukrisno
      Metadata
      Show full item record
      Abstract
      Umumnya, spektroskopi NIR digunakan untuk menentukan komposisi makanan dan produk pertanian termasuk kopi. Pendekatan baru untuk karakterisasi dan klasifikasi produk pertanian belum banyak diteliti. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis perbedaan karakteristik biji kopi java arabika berdasarkan indikasi geografis dengan menggunakan Principal Component Analysis (PCA), dan membangun model analisis diskriminan berdasarkan komponen utama untuk mengklasifikasikan biji kopi java arabika berdasarkan indikasi geografis dari spektrum NIR. Akuisisi spektrum biji kopi dilakukan pada biji kopi utuh. Tiga jenis biji kopi Java arabika yaitu Arabica Java Preanger, Arabica Bondowoso dan Arabika Malang digunakan dalam penelitian ini. Tiga ratus sampel, masing-masing terdiri dari 100 g biji kopi yang disiapkan. Biji kopi 100 g ditempatkan di cawan petri dan spektra reflektansi biji kopi utuh diukur dengan spektrometer FT-NIR pada panjang gelombang 1000-2500 nm. Setelah pengukuran reflektansi, sampel biji kopi dilakukan analisis komposisi kimia menggunakan metode proksimat dan Liquid Chromatography Mass Spectrometry (LC-MS). Spektra reflektansi dan absorbansi diolah dengan lima pretreatment data spektra (smoothing, 1st derivative, 2nd derivative, Standard Normal Variate (SNV), Multiple Scatter Correction (MSC)) dan kemudian Principal Component Analysis (PCA) dilakukan. Analisis Diskriminansi (DA) dari komponen utama (PC) dikembangkan untuk mengklasifikasikan biji kopi berdasarkan indikasi geografisnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pretreatment data spektra SNV dan MSC dari spektra reflektansi dan analisis komponen utama dengan PC1 dan PC2 memberikan hasil terbaik untuk membedakan tiga jenis biji kopi. DA dari tiga komponen utama (PC1, PC2, PC3) dari spektra reflektansi yang diolah dengan SNV dan MSC dapat mengklasifikasikan biji kopi arabika secara akurat (100%). Hasil ini menunjukkan bahwa spektroskopi NIR dapat digunakan sebagai metode nondestruktif untuk mengklasifikasikan biji kopi arabika berdasarkan indikasi geografisnya.
      URI
      http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/90952
      Collections
      • MT - Agriculture Technology [2427]

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository
        

       

      Browse

      All of IPB RepositoryCollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

      My Account

      Login

      Application

      google store

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository