Ilka Agusti Febriansyah. PENGEMBANGAN METODE KLASIFIKASI BIJI KOPI BERAS ARABIKA GAYO DAN ROBUSTA GAYO DENGAN METODE PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS). Banda Aceh : Universitas Syiah Kuala, 2019

Abstrak

Ringkasan kopi merupakan salah satu tanaman yang telah banyak dibudidayakan karena memiliki manfaat dan memiliki nilai jual yang cukup tinggi.pengolahan kopi secara basah dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan cara basah (full wash) dan semi basah (semi wash). pengolahan basah memiliki harga yang sangat tinggi dibandingkan dengan pengolahan semi basah. secara visual sulit mengidentifikasi perbedaan dari biji kopi beras robusta proses basah (full wash) dengan kopi semi basah (semi wash).perlu adanya metode untuk mendeteksi keaslian kopi yang cepat, ekonomis, mudah serta memiliki hasil yang akurat seperti metode nirs (near infrared reflectance spectroscopy). penelitian ini bertujuan untuk membangun metode klasifikasi kopi arabika gayo dan robusta gayo dalam bentuk biji kopi beras denganpengolahan basah (full wash) dan pengolahan semi basah (semi washmenggunakan metode principal component analysis (pca) dengan pretreatment standard normal variate (snv),

Baca Juga : PENGEMBANGAN METODE KLASIFIKASI BIJI KOPI BERAS ARABIKA GAYO DAN ROBUSTA GAYO DENGAN METODE PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) (Ilka Agusti Febriansyah, 2019) ,

Baca Juga : PEMILIHAN TEKNIK AKUISISI SPEKTRUM LIBS-QCL UNTUK MEMBEDAKAN KOPI ARABIKA GAYO DAN ROBUSTA GAYO DENGAN METODE PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) (RINA HARVINA SUCI, 2019) ,

de-trending (dt) iderivative-2. penelitian ini menggunakan kopi beras arabika gayo dan robusta gayo dengan pengolahan pengolahan basah (full wash) dan pengolahan semi basah (semi wash).pengukuran spektrum kopi menggunakan self developed ft-ir iptek t-1516. spektrum nirs dapat didapatkan dengan konfigurasi alur kerja alat (workflow) yang dibangun dengan menggunakan perangkat lunak terintegrasi thermo operation ®. adapun selang gelombang yang digunakan pada penelitian ini antara 1000 nm -2500 nm dengan interval 0.4 nm.selanjutnya data spektrum diolah menggunakan unscrambler software® x version 10.1. kemudian dilakukan pemeriksaan data outlier menggunakan metode pca dengan kombinasi hotteling t 2 ellips. kemudian pemberian pretretament snv, de- trending dan derivative-2 untuk mengurangi pengaruh interferensi gelombang (noise) dan memperbaiki hasil klasifikasi. selanjutnya pembuatan model klasifikasi yang dibangun menggunakan metode pca. berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan didapatkan spektrum nirs biji kopi beras menunjukkan kandungan asam amino pada panjang gelombang (2250-2370 nm), kadar air (1958-2034 nm) dan (1423-1468 nm), kafein (1745-1813 nm) serta lemak (1201-1233 nm).metode pca mampu menghasilkan model yang baik untuk membedakan biji kopi beras berdasakan pengolahannya pada varietas arabika gayo dan robusta gayo dengan zat dominan pembeda adalah asam amino dan lemak.nirs dengan metode pca mampu mengklasifikasikan biji kopi beras berdasarkan proses pengolahannya dengan hasil klasifikasinya 100%. penggunaan pretreatment tidak diperlukan dikarenakan klasifikasi nonpretreatment memiliki hasil yang baik dengan nilai cumulative reliabilities dari pc1 dan pc2 yaitu 100 % dan terklasifikasi sebesar

Pengarang tidak dapat memberikan Full Text secara langsung, untuk mendapatkan full text silahkan menghubungi email pengarang : ilka_febriyansyah@yahoo.com atau dapat mengisi Form LSS di bawah.

Literature Searching Service



Tulisan yang relevan

UJI PERFORMANSI INSTRUMENT BERBASIS TEKNOLOGI LASER PHOTO-ACCOUSTICS UNTUK DEFERENSIASI KOPI (Giar Pramanda Putra, 2019) ,

PENGEMBANGAN METODE KLASIFIKASI BIJI KOPI SANGRAI ARABIKA GAYO DAN ROBUSTA GAYO DENGAN METODE PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) (CUT FARADILLA ZHA ZHA MAURA, 2019) ,

APLIKASI NIRS DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) UNTUK MENDETEKSI DAERAH ASAL BIJI KOPI ARABIKA (COFFEA ARABICA) (Syahrul Ramadhan, 2016) ,


Kembali ke halaman sebelumnya


Pencarian

Advance



Jenis Akses


Tahun Terbit

   

Program Studi