STUDI PENGGUNAAN METODE ANALISIS BERBASIS UV- VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA UNTUK MEMBEDAKAN KOPI CODOT MURNI DAN KOPI CODOT CAMPURAN

HAMIMATU ZAHROK, 1514071022 (2019) STUDI PENGGUNAAN METODE ANALISIS BERBASIS UV- VIS SPECTROSCOPY DAN METODE SIMCA UNTUK MEMBEDAKAN KOPI CODOT MURNI DAN KOPI CODOT CAMPURAN. FAKULTAS PERTANIAN, UNIVERSITAS LAMPUNG.

[img]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (2679Kb) | Preview
[img] Text
SKRIPSI FULL.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2723Kb)
[img]
Preview
Text
SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf

Download (2722Kb) | Preview

Abstrak

Kopi codot mempunyai jumlah yang lebih sedikit karena sulit didapatkan jika dibandingkan kopi Robusta biasa. Selain itu selisih harga kedua kopi tersebut memungkinkan pencampuran kopi codot dengan kopi Robusta biasa. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perbedaan antara dua sampel kopi yaitu kopi murni codot dan kopi codot campuran menggunakan UV-Vis Spectrometer dan metode soft independent modelling of class analogy (SIMCA) dengan panjang gelombang 190- 1100 nm. Sebanyak 150 sampel kopi murni dan 180 sampel kopi campuran dengan masing- masing sampel seberat 1 gram dilarutkan dengan 70 mL aquades dengan suhu 90-98 oC, diaduk selama 10 menit kemudian disaring. Kemudian dilakukan pengenceran dengan perbandingan 1 mL sampel ekstraksi kopi dengan 20 mL aquades. Sampel yang sudah diencerkan, dimasukkan ke dalam kuvet sebanyak 2 mL dan diambil data absorbansinya dengan 2 kali pengulangan menggunakan UV-Vis Spectrometer (UV-Vis Genesys 10s, Thermo Scientific, USA) pada panjang gelombang 190 – 1100 nm. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa metode PCA dan SIMCA mampu membedakan kopi codot murni dan kopi codot campuran dengan level campuran 30% sampai dengan 60%. Nilai PCA pada spektra original yaitu 95% dan PC2 sebesar 2%. Klasifikasi SIMCA original diperoleh nilai akurasi (AC) 42%, nilai sensitivitas (S) sebesar 41%, nilai spesifisitas (SP) sebesar 100%. Hasil analisis PCA terbaik diperoleh untuk tipe spektra kombinasi standard normal variate (SNV) dan moving average 9 segmen pada panjang gelombang 190 – 1100 nm (panjang gelombang penuh). Nilai PCA pada spektra terbaik yaitu PC1 sebesar 98%, PC2 sebesar 1%. Sedangkan untuk klasifikasi SIMCA menggunakan data spektra terbaik diperoleh nilai akurasi (AC), nilai sensitivitas (S), dan nilai spesifisitas (SP) sebesar 100%. Kata kunci : Kopi Codot, Kopi Robusta, Diskriminasi, UV-Vis Spectrometer, Principal Component Analysis (PCA), Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA). Bat coffee has a smaller amount because it is difficult to obtain compared to normal Robusta coffee (non bat coffee). In addition, the difference in prices of these two coffees make it might be posible to mix bat coffee with Robusta coffee. The purpose of this research is to identify the differences between two kind of coffee samples, namely pure and adulteration bat coffee using the UV-Vis Spectrometer and soft independent modeling of class analogy (SIMCA) method with a wavelength of 190-1100 nm. A number of 150 pure coffee samples and 180 adulteration coffee samples with 1 gram weight each sample of coffee. The each sample was extracted by using 70 mL of aquades with a temperature of 90 – 98 oC, stirred for 10 minutes then filtered. Then it was diluted with 1 mL sample of coffee extraction samples with 20 mL of aquades. The 2 mL of diluted sample was pipeted into cuvet and the absorbance data were measured twice by using UV-Vis Spectrometer (UV-Vis Genesys 10s, Thermo Scientific, USA) in the range 190 – 1100 nm. The classification results show that the PCA and SIMCA methods are able to distinguish pure and adulterated coffee with levels of 30% to 60%. The PCA value in the original spectrum is 95% and PC2 is 2%. Original SIMCA classification obtained 42% accuracy (AC) value, sensitivity value (S) 41%, specificity value (SP) 100%. The best PCA analysis results were obtained for every type of normal standard spectral combination (SNV) and the moving average of 9 segments at wavelengths of 190 - 1100 nm (full wavelength). The best PCA value in the spectrum is PC1 is 98%, and PC2 is 1%. Meanwhile, from the SIMCA classification is obtained the value of accuracy (AC), the sensitivity value (S), and the specificity value (SP) is 100%. Keywords: Bat Coffee, Robusta Coffee, UV-Vis Spectrometer, Principal Component Analysis (PCA), Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA).

Tipe Karya Ilmiah: Skripsi
Subyek: 600 Teknologi
600 Teknologi > 630 Pertanian
Program Studi: Fakultas Pertanian > Prodi Teknik Pertanian
Depositing User: 2018080072 . Digilib
Date Deposited: 28 Sep 2019 03:13
Last Modified: 28 Sep 2019 03:13
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59004

Actions (login required)

View Item View Item