//

PENGEMBANGAN METODE KLASIFIKASI BIJI KOPI SANGRAI ARABIKA GAYO DAN ROBUSTA GAYO DENGAN METODE PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)

BACA FULL TEXT ABSTRAK Permintaan Versi cetak
Pengarang CUT FARADILLA ZHA ZHA MAURA - Personal Name
SubjectCOFFEE - COMMERCIAL PROCESSING
Bahasa Indonesia
Fakultas Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala
Tahun Terbit 2019

Abstrak/Catatan

RINGKASAN Kopi merupakan tanaman perkebunan yang sudah menjadi sumber penghasilan rakyat dan dapat meningkatkan sumber devisa negara lewat ekspor biji mentah maupun olahan dari biji kopi. Kopi dengan pengolahan yang berbeda maka akan menghasilkan mutu kopi yang berbeda juga. Seperti halnya pengolahan full wash dan semi wash dimana rangkaian pengolahannya hampir sama, hanya saja pengolahan full wash lebih intensif dan membutuhkan jangka waktu yang lebih lama adalah hal yang sulit untuk membedakan kopi semi wash dengan full wash terlebih lagi jika sudah disangrai. Oleh karena itu, perlu adanya metode untuk mendeteksi perbedaan kopi yang lebih cepat, ekonomis, mudah serta memiliki hasil yang akurat, salah satunya adalah menggunakan NIR- spectroscopy sebagai cara untuk mendeteksi jenis kopi dan proses pengolahannya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun metode klasifikasi kopi arabika Gayo dan robusta Gayo menggunakan pengolahan full wash dan semi wash dalam bentuk biji kopi yang telah sangrai menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dengan Pretreatment De- Trending (DT), Multiplicatif Scatter Correction (MSC) dan Mean Nomalization (MN). Penelitian ini menggunakan kopi Arabika dan Robusta dalam bentuk kopi sangrai menggunakan pengolahan full wash dan semi wash. Pengukuran spektrum kopi menggunakan Self developed FT-IR IPTEK T-1516 dengan konfigurasi alur kerja alat (workflow) yang dibangun dengan menggunakan perangkat lunak terintegrasi Thermo integration®. Workflow dibuat untuk mengatur alat agar bekerja untuk mengakuisisi spektrum diffiuse reflectance sampel, lalu dirata-ratakan hasilnya dan disimpan hasil pemindaiannya dalam bentuk tiga file yaitu *.SPA., *.JDX. dan *.CSV. Selang gelombang yang digunakan pada penelitian ini antara 1000 nm - 2500 nm. Selanjutnya data spektrum diolah menggunakan unscrambler software® X version 10.1. Hasil penelitian yang diperoleh yaitu: (1) Spektrum NIRS biji kopi sangrai menunjukkan keberadaan kandungan lemak, asam amino, kadar air dan kafein. (2) NIRS dengan metode PCA mampu mengklasifikasikan biji kopi sangrai berdasarkan jenis dan proses pengolahannya. (3) NIRS dengan metode PCA mampu mendeteksi lemak dan kafein sebagai zat dominan pembeda dalam klasifikasi kopi berdasarkan jenisnya. Kemudian kafein, asam amino dan asam klorogenat sebagai zat dominan pembeda pada kopi sangrai arabika berdasarkan pengolahannya. Sementara pada kopi robusta, asam amino dan lemak yang menjadi zat dominan pembeda berdasarkan pengolahannya. (4) Pretreatment de-trending adalah pretreatment terbaik dalam mengklasifikasikan biji kopi sangrai berdasarkan varietasnya, sedangkan untuk klasifikasi berdasarkan pengolahannya tidak diperlukan penambahan pretreatment karena hasil yang didapat sudah sangat baik.

Tempat Terbit Banda Aceh
Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan isi formulir online (Chat Service LSS)

Share Social Media

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)

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

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

ANALISIS PERMINTAAN KOPI ARABIKA ROASTING (SANGRAI) DI KECAMATAN BANDAR KABUPATEN BENER MERIAH (Rauzatul Jannah, 2017)

  Kembali ke sebelumnya

Pencarian

Advance



Jenis Akses


Tahun Terbit

   

Program Studi

   

© UPT. Perpustakaan Universitas Syiah Kuala 2015     |     Privacy Policy