Slamet Widodo
Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB University, Bogor, Indonesia

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Autentikasi Cepat Kopi Spesialti Arabika Java Preanger Kultivar Typica, Sigarar Utang dan Yellow Bourbon Menggunakan Spektroskopi UV dan Metode PLS-DA Meinilwita Yulia; Kurnia Rimadhanti Ningtyas; Slamet Widodo; Diding Suhandy
Jurnal Keteknikan Pertanian Vol. 11 No. 1 (2023): Jurnal Keteknikan Pertanian
Publisher : PERTETA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19028/jtep.011.1.1-15

Abstract

Kopi spesialti arabika Java Preanger kultivar Typica, Sigarar Utang, dan Yellow Bourbon saat ini tersedia di pasar kopi premium dengan harga mahal dan saat ini menjadi salah satu target pemalsuan kopi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi aplikasi metode spektroskopi UV dan metode PLS-DA (partial least squares-discriminant analysis) untuk autentikasi cepat kopi spesialti arabika Java Preanger dengan tiga kultivar berbeda. Sampel kopi bubuk spesialti arabika dan robusta disiapkan sebanyak 550 sampel dengan berat 1 g untuk setiap sampel. Seluruh sampel diekstraksi dengan prosedur standar dan diencerkan dengan perbandingan 1:70 (volume/volume). Sampel kopi yang telah diencerkan kemudian diambil sebanyak 3 mL, dimasukkan ke dalam sel kuvet kuarsa, dan diambil spektranya menggunakan alat spektrometer UV-visible di rentang panjang gelombang 190-400 nm dengan interval 1 nm. Hasil PCA spektra hasil pengolahan di panjang gelombang 250-400 nm menunjukkan tiga kultivar kopi spesialti arabika dan kopi robusta dapat dibedakan dengan jelas dan terletak di klaster yang berbeda. Namun kopi spesialti arabika Typica dan Sigarar Utang terletak di klaster yang saling berdekatan dan sebagian sampel saling bertumpuk menunjukkan kedua kultivar kopi arabika tersebut memiliki kemiripan. Hasil PLS-DA spektra hasil pengolahan di panjang gelombang 250-400 nm menunjukkan model klasifikasi yang dibangun dapat digunakan untuk klasifikasi kopi robusta dan kopi arabika dengan tiga kultivar berbeda dengan akurasi klasifikasi mencapai 97.8 sampai 100%.