View Item 
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Agricultural Technology
      • UT - Agricultural and Biosystem Engineering
      • View Item
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Agricultural Technology
      • UT - Agricultural and Biosystem Engineering
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Penentuan Kandungan Kimia Utama Biji Kopi Arabika Java Preanger secara Nondestruktif dengan Near Infrared Spectroscopy (NIRS).

      Thumbnail
      View/Open
      Fulltext (19.58Mb)
      Date
      2017
      Author
      Naripati, Rahmadini
      Budiastra, I Wayan
      Metadata
      Show full item record
      Abstract
      Kopi merupakan salah satu komoditas perkebunan yang memegang peranan penting di Indonesia, terutama dalam hal perekonomian. Produksi dan jumlah kopi ekspor yang cukup besar memerlukan teknik atau metode yang dapat menentukan mutu kopi secara cepat dan akurat. Dalam hal ini, teknologi Near Infrared Spectroscopy (NIRS) diharapkan dapat menggantikan teknologi pengukuran kandungan utama biji kopi yang pada umumnya masih dilakukan dengan metode kimia. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kandungan utama berupa kadar air, kadar abu, karbohidrat, kadar lemak, dan protein dari biji kopi arabika java preanger (JP) secara nondestruktif dengan teknologi NIRS dan menentukan panjang gelombang dominan untuk penentuan kandungan tersebut dengan metode Multiple Linear Regression (MLR). Pengujian dilakukan dengan menggunakan 60 sampel data dan tiga metode kalibrasi dan validasi yaitu metode Principal Component Regression (PCR), Partial Least Squares (PLS), dan Multiple Linear Regression (MLR). Pengolahan data spektrum dilakukan untuk meningkatkan nilai akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi NIRS terbaik untuk menduga kandungan utama biji kopi JP adalah menggunakan PLS dengan beberapa variasi jumlah faktor dan pengolahan data derivative serta kombinasinya (r ≥ 0.90; RPD ≥ 2.34; CV ≤ 2.54%). Model MLR menghasilkan tingkat akurasi yang lebih rendah dari PLS, panjang gelombang yang digunakan untuk memprediksi kandungan utama biji kopi berjumlah 10-15 panjang gelombang dengan beberapa panjang gelombang yang berhubungan langsung dengan kandungan kimia.
      URI
      http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/91790
      Collections
      • UT - Agricultural and Biosystem Engineering [3593]

      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