| dc.description.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. | id |
