Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/90952
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorBudistra, I Wayan-
dc.contributor.advisorSutrisno-
dc.contributor.advisorWidyotomo, Sukrisno-
dc.contributor.authorKurniawan, Fajar-
dc.date.accessioned2018-02-22T02:16:40Z-
dc.date.available2018-02-22T02:16:40Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/90952-
dc.description.abstractUmumnya, 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.id
dc.language.isoidid
dc.publisherBogor Agricultural University (IPB)id
dc.subject.ddcPost harvest technologyid
dc.subject.ddcHavestingid
dc.subject.ddc2016id
dc.subject.ddcBogor-JABARid
dc.titleKarakterisasi dan Klasifikasi Biji Kopi Java Arabika Berdasarkan Indikasi Geografis Menggunakan Metode NIR Spectroscopy dan Analisis Diskriminan.id
dc.typeThesisid
dc.subject.keywordspektroskopi NIRid
dc.subject.keywordkarakterisasiid
dc.subject.keywordklasifikasiid
dc.subject.keywordbiji kopiid
dc.subject.keywordprincipal component analysis (PCA)id
dc.subject.keywordanalisis diskriminanid
Appears in Collections:MT - Agriculture Technology

Files in This Item:
File SizeFormat 
2017fku.pdf
  Restricted Access
14.58 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.