Prediction of Chemical Content in Robusta Coffee Beans Using Near Infrared Spectroscopy and Artificial Neural Network - Okasyari, Chorida; Budiastra, I Wayan; Sutrisno (Jurnal Keteknikan Pertanian, 2025)
Metode cepat untuk prediksi kandungan kimia pada kopi robusta sangat dibutuhkan, sebagai pengganti metode kimia yang memakan waktu dan biaya yang mahal. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kandungan kimia pada biji kopi robusta Pagar Alam menggunakan Near Infrared Spectroscopy (NIRS) dan kalibrasi melalui Principal Component Analysis-Artificial Neural Network (PCA-ANN). Reflektansi biji kopi diukur menggunakan Spektrometer NIR Flex N500 (1000–2500 nm), kemudian dilakukan penentuan kandungan kimianya menggunakan metode kimia. Data reflektansi diolah menggunakan spectra pre-treatment, kemudian dikalibrasi dan divalidasi dengan kandungan kimia menggunakan PCA-ANN. Model terbaik untuk kadar air diperoleh dengan pra-perlakuan No1SG1 dan 8 PC (r = 0,95; RPD = 2,95; konsistensi = 90,36%). Kadar protein dapat diprediksi menggunakan pra-perlakuan 8 PC dan No1SG1 (r = 0,92; RPD = 2,38; konsistensi = 96,78%). Prediksi lemak yang baik menggunakan pra-perlakuan No1SG1 dan 10 PC (r = 0,93; RPD = 2,19; konsistensi = 80,08%). Kadar abu dapat diprediksi menggunakan pra-perlakuan 8 PC dan SG1 (r = 0,93; RPD = 2,29; konsistensi = 83,78%). Prediksi karbohidrat terbaik diperoleh dengan pra-perlakuan No1SG1 dan 5 PC (r = 0,93; RPD = 2,73; konsistensi = 108,85%). Hasil penelitian menunjukkan bahwa spektroskopi NIR dapat digunakan untuk memprediksi secara akurat kandungan kimia biji kopi robusta Pagar Alam.