Post on 16-Oct-2021
JURNAL ILMIAH MAHASISWA PERTANIAN E-ISSN: 2614-6053 P-ISSN: 2615-2878
Volume 4, Nomor 4, November 2019 www.jim.unsyiah.ac.id/JFP
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, Volume 4, Nomor 4, November 2019 462
Prediksi Kadar Air dan Kafein Green Bean Kopi Menggunakan Near Infrared
Spectroscopy (Prediction Moisture Content and Cafein Green Coffee Bean Using Near
Infrared Spectroscopy) Murtahar1, Ratna1, Agus Arip Munawar*
Program Studi Teknik Pertanian Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala *Corresponding author: Agus.amunawar@gmail.com
Abstrak. Kopi (Coffea sp.) merupakan salah satu hasil komoditi unggulan perkebunan yang memiliki nilai
ekonomis yang cukup tinggi dan sangat potensial diantara tanaman perkebunan lainnya di Indonesia. Menjadikan
Indonesia sebagai eksportir kopi terbesar keempat di dunia yang diharuskan untuk menjaga kualitasnya. Untuk
menjaga kualitas green bean kopi perlu diperhatikan beberapa karakteristik bahan diantaranya adalah kadar air
dan kafein. Penentuan kadar air dan kafein green bean kopi dapat dilakukan dengan menggunakan NIRS (Near
Infrared Spectroscopy) yang bersifat Non Destruktif Test (NDT). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk
mengaplikasikan Partial Least Square (PLS) dan Principle Component Regression (PCR) dalam menduga kadar
air dan kafein dengan membandingkan data hasil uji laboratorium. Penelitian ini menggunakan data akuisisi
spektrum green bean kopi lokal yang berjumlah 20 sampel serta data uji laboratorium kadar air dan kafein
(Adnan,2013). Dengan analisa data spektrum menggunakan De-trending, Extended Multiplicative Scatter
Correction (EMSC), dan Kombinasi. Hasil penelitian ini menunjukkan panjang gelombang kadar air berkisar
1400-1415 nm dan 1881-1910 nm serta panjang gelombang kafein berkisar 1920-1947 nm. EMSC sebagai
pretreatment terbaik dalam prediksi kadar air dan kafein.
Kata Kunci : Green Bean Kopi, Non Destruktif Test (NDT), Near Infra Red Spectroscopy.
Abstract. Coffee (Coffea sp) is one of the main commodities of plantation which has high economic value and is
very potential among other plantation crops in Indonesia. Making Indonesia the fourth largest coffee exporter in
the world that is required to maintain its quality. To maintain the quality of green beans, coffee needs to be
considered some of the characteristics of the material including water content and caffeine. Determination of water
content and caffeine of green bean can be using NIRS ( Near Infrared Spectroscopy) which is Non Destructive
Test (NDT). The purpose of this study was to apply Partial Least Square (PLS) and the Principle Component
Regression (PCR) in estimating water and caffeine content by comparing laboratory test data. This study used data
acquisition of the green bean spectrum of the local totaling 20 samples and test data laboratory water content and
caffeine (Adnan,2013). With spectrum data analysis using De-trending, Extended Multiplicative Scatter
Correction (EMSC), and Combination. The results of this studiy incate wavelengths of water content ranging from
1440-1450 nm and 1881-1919 nm and caffeine ranging from 1920-1947 nm. EMSC is the best pretreatment in
predicting water and caffeine levels.
Keywords : Green Bean, Non Destruktif Test (NDT), Near Infrared Spectroscopy.
PENDAHULUAN
Kopi (Coffea sp.) merupakan salah satu hasil komoditi unggulan perkebunan yang
memiliki nilai ekonomis yang cukup tinggi dan sangat potensial diantara tanaman perkebunan
lainnya di Indonesia. Kementan, 2015 menyatakan kopi diperdagangkan secara luas di dunia
dan Indonesia tercatat sebagai penghasil kopi terbesar ketiga setelah Brazil dan Vietnam. dalam hal ekspor kopi, Indonesia adalah eksportir kopi terbesar keempat di dunia setelah Brazil,
Vietnam, dan Kolombia.
Salah satu karakteristik yang harus diperhatikan dalam penanganan pasca panen
Green bean kopi adalah kadar air dan kafein. Penentuan kadar air Green bean kopi biasanya
dilakukan dengan menggunakan metode termogravimetri yang membutuhkan waktu lama
serta mahal dan merusak karakteristik fisik. Begitu juga dengan kafein, penentuan kandungan
kafein yang akurat biasanya dilakukan dengan analisis) macam yaitu pengeringan,
JURNAL ILMIAH MAHASISWA PERTANIAN E-ISSN: 2614-6053 P-ISSN: 2615-2878
Volume 4, Nomor 4, November 2019 www.jim.unsyiah.ac.id/JFP
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, Volume 4, Nomor 4, November 2019 463
pasteurisasi, dan sterilisasi. Khusus untuk cara pemanasan dengan pengeringan dan sterilisasi
umumnya selain bakteri mati spora bakteri juga ikut mati, sedang cara laboratorium kimia
dengan metode HPLC. Metode ini menghabiskan waktu yang lama dan mahal. Oleh karena
itu, diperlukan pengembangan metode yang efesien dan non-destruktif yang bersifat tidak
merusak karakter fisik. Salah satu metode yang cocok dan tepat adalah dengan Near Infared
Spectroscopy (NIRS).
METODE PENELITIAN
Waktu dan Tempat
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Mei – Juni 2019 di Laboratorium Instrumentasi
dan Energi, Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala,
Banda Aceh.
Alat dan Bahan Alat yang digunakan pada penelitian ini adalah unscrambler software® X version 10.1.
Sedangkan bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder dari penelitian
terdahulu (Adnan,2013).
Metode Pelaksanaan Adapun prosedur penelitian ini yaitu persiapan data spektrum Green Bean kopi,
Selanjutnya diberikan data di pre-treatment guna memperbaiki spectrum raw dan penerapan
model kalibrasi untuk mendapatkan hasil prediksi . Diagram Alir (flow chart).
1. Analisa Data Spektrum NIRS Green Bean Kopi
Data spektrum yang telah didapatkan kemudian di analisa terlebih dahulu sebelum
digunakan untuk mengkaji sifat karakteristik dan membangun model prediksi kualitas Green
Bean Kopi. Analisa data spektrum yang akan dilakukan adalah analisa data outlier. Metode pre-
treatment yang digunakan pada penelitian ini adalah De-Trending (DT) Extended
Multiplicative Scatter Correction (EMSC) serta gabungan antara DT dan EMSC.
2. Pembuatan Model Kalibrasi
Kadar Air dan Kafein Green Bean Kopi diprediksi dengan cara membangun model
kalibrasi berdasarkan data dari akuisisi spektrum NIRS yang akan dijadikan sebagai variable
X, sedangkan data Kadar Air dan Kafein Green Bean Kopi dari hasil pengukuran di
laboratorium dijadikan sebagai variable X. model prediksi dibangun dengan menggunakan
metode Partial Least Square (PLS) dan Principal Component Regression (PCR) . Keseluruhan
data dipakai sebagai dataset kalibrasi yang digunakan untuk membangun model prediksi Kadar
Air dan Kafein.
3. Validasi dan Evaluasi Model Evaluasi keakuratan dan kehandalan model dievaluasi dengan melihat parameter
statistik yang meliputi; koefisien korelasi (r), Root Mean Square Error (RMSE), Residual
Predictive Deviation Index (RPD), dan jumlah Latent Variable (LV). Hasil Kadar air dan kafein
prediksi kemudian dibandingkan dengan hasil pengukuran standar di laboratorium dan model
terbaik dipilih berdasarkan akurasi dan kehandalannya. Parameter statistika yang digunakan
untuk mengevaluasi model yang dihasilkan adalah koefisien korelasi (r), koefisien determinasi
(R2), dan RPD.
JURNAL ILMIAH MAHASISWA PERTANIAN E-ISSN: 2614-6053 P-ISSN: 2615-2878
Volume 4, Nomor 4, November 2019 www.jim.unsyiah.ac.id/JFP
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, Volume 4, Nomor 4, November 2019 464
HASIL DAN PEMBAHASAN
Fitur Spektrum Green Bean Kopi
Spektrum gelombang yang terdiri dari 1557 data dengan beberapa puncak dan
lembah didapatkan dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan Termonikoles Antaris
yang menghasilkan data pantulan (reflektan) radiasi NIR dengan panjang gelombang 1000 –
2500 nm. Blanco dan Villarroya (2002), mengemukakan bahwa adanya puncak dan lembah
spektra NIR disebabkan karena adanya pengaruh dari kandungan kimia di dalam suatu bahan.
berikut ini merupakan gambar spektrum reflektan raw (awal) Green Bean Kopi.
Gambar 1. Spektrum Reflektan Raw (Awal) NIR pada 20 Sampel Green Bean Kopi
Pada gambar 1 spektrum reflektan raw (awal) NIR pada 20 sampel green bean kopi
terlihat bahwa seluruh sampel green bean kopi mempunyai bentuk spektrum yang sama dengan
tingkat reflektan yang berbeda. Menurut Cen dan He (2007), puncak dan lembah pada spektrum
NIR green bean kopi terhadap kandungan kadar air berada dikisaran panjang gelombang 1400-
1500 nm dan 1800-2000 nm. Selanjutnya, Haitratun et al. (2017) menemukan panjang gelombang kafein pada kopi berkisar pada 1410-1490 nm dan 1888-1988 nm. Pada kurva
spektrum reflektan raw green bean kopi (gambar 5) masih terdapat noise (guncangan) yang
dapat mempengaruhi model prediksi. Maka, perlu diberikan perlakuan (data pre-treatment)
pada regresi kalibrasi pendugaan kadar air dan kafein green bean kopi.
Analisa Data Outlier
Data outlier atau data pencilan merupakan suatu data yang berbeda dengan data-data
lainnya. Data outlier dideteksi menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan
Hotteling T2 ellipse. Data yang tergolong kedalam data pencilan adalah data yang berada di luar
garis elipse dan berdekatan dengan garis tengah dan pana analisa ini tidak terdapat data pencilan
seperti gambar dibawah ini.
Gambar 2. Analisa Data Outlier dengan Metode PCA dan Hotteling T2 Ellipse
JURNAL ILMIAH MAHASISWA PERTANIAN E-ISSN: 2614-6053 P-ISSN: 2615-2878
Volume 4, Nomor 4, November 2019 www.jim.unsyiah.ac.id/JFP
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, Volume 4, Nomor 4, November 2019 465
Pretreatmen Spektrum NIR Green Bean Kopi
Setelah dilakukan analisa data outlier selanjutnya dilakukan pretreatment spektrum NIR green
bean kopi dengan tujuan untuk mengurangi noise (gangguan) pada spektrum yang
diperoleh(Munawar,2008).
Gambar 3. Spektrum Reflektan De-Trending NIR pada 20 Sampel Green Bean Kopi
Gambar 4. Spektrum Reflektan (EMSC) NIR pada 20 Sampel Green Bean Kopi
Gambar 5. Spektrum Reflektan EMSC&DT NIR pada 20 Sampel Green Bean Kopi
Pada Gambar 3, Gambar 4 dan Gambar 5 dapat dilihat bahwa Pre-treatmen
menggunakan Extended Multiplicative Scatter Correction (EMSC) berhasil menghasilkan
spektrum yang jauh berbeda dari spektrum raw dan spektrum hasil Pre-treatmen De-trending
dan kombinasi. spektrum yang semakin baik, rapat/halus dan rapi sehingga hasil prediksi lebih
akurat.
JURNAL ILMIAH MAHASISWA PERTANIAN E-ISSN: 2614-6053 P-ISSN: 2615-2878
Volume 4, Nomor 4, November 2019 www.jim.unsyiah.ac.id/JFP
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, Volume 4, Nomor 4, November 2019 466
Loading Plot Kadar Air dan Kafein Green Bean Kopi
Berdasarkan hasil pengembangan yang dilakukan dengan membangun model
spektrum dan reflektans NIRS green bean kopi. Loading plot yang dihasilkan dari penelitian
ini dapat menentukan panjang gelombang relevan yang dapat memprediksi kadar air dan kafein.
Menurut Cen dan He (2007), puncak dan lembah pada spektrum NIR green bean kopi terhadap
kandungan kadar air berada dikisaran panjang gelombang 1400-1500 nm dan 1800-2000 nm.
Rebeiro et al. (2011), mengatakan kafein berada pada panjang gelombang 1128, 1298, 1677,
1726, dan 1934 nm. Panjang gelombang kadar air dan kafein dapat dilihat pada Gambar 6 dan
Gambar 7.
Gambar 6. Loading Plot Data Raw (awal) Kadar Air Green Bean Kopi
Pada Gambar 6 menjelaskan bahwa puncak gelombang kadar air berada pada kisaran
1400-1415 nm yang merupakan puncak tertinggi dan 1881-1910 yang ditandai dengan ikatan
molekul O-H.
Gambar 7. Loading Plot Data Raw (awal) Kafein Green Bean Kopi
Pada Gambar 7 menjelaskan bahwa puncak gelombang untuk kafein berada pada
kisaran panjang gelombang 1920-1947 nm yang ditandai dengan penulisan Kafein.
Hasil Prediksi Kadar Air dan Kafein Menggunakan PLS
Hasil prediksi untuk kadar air green bean kopi berdasarkan masing-masing
perlakuan (pretreatment) dapat dilihat pada tabel 1. Di bawah ini adalah gambar plot data
dengan pretreatmen terbaik pada prediksi kadar air :
JURNAL ILMIAH MAHASISWA PERTANIAN E-ISSN: 2614-6053 P-ISSN: 2615-2878
Volume 4, Nomor 4, November 2019 www.jim.unsyiah.ac.id/JFP
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, Volume 4, Nomor 4, November 2019 467
Gambar 8. Plot Data Prediksi Kadar Air pretreatment EMSC
Berdasarkan data dari hasil prediksi masing-masing pretreatment, diketahui bahwa
model terbaik untuk prediksi kadar air green bean kopi adalah menggunakan Extended
Multiplicative Scatter Calibration (EMSC) dengan 2 komponen utama (Laten Variabel 2).
Untuk perbandingan data hasil prediksi dari setiap pretreatment dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Parameter Statistik Hasil Prediksi Kadar Air Green Bean Kopi
Perlakuan Latent Variable
R2 R RMSEC (%) RPD
Non Pre-
treatment
2 0,7025 0,8381 0,0188 1,8
De-trending 2 0,8141 0,9022 0,0149 2,3
EMSC 2 0,9717 0,9957 0,0058 6,1
EMSC&DT 2 0,9717 0,9957 0,0058 6,1
Hasil Prediksi untuk kadar kafein green bean kopi berdasarkan masing-masing
perlakuan (pretreatment) dapat dilihat pada tabel 2. Di bawah ini adalah gambar plot data
dengan pretreatmen terbaik pada prediksi kadar kafein :
Gambar 9. Plot Data Prediksi Kadar Kafein Pre-treatment EMSC
Berdasarkan data dari hasil prediksi masing-masing pretreatment, diketahui bahwa
model terbaik untuk prediksi kadar kafein green bean kopi adalah menggunakan Extended
JURNAL ILMIAH MAHASISWA PERTANIAN E-ISSN: 2614-6053 P-ISSN: 2615-2878
Volume 4, Nomor 4, November 2019 www.jim.unsyiah.ac.id/JFP
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, Volume 4, Nomor 4, November 2019 468
Multiplicative Scatter Calibration (EMSC) dengan 8 komponen utama (Laten Variabel 8).
Untuk perbandingan data hasil prediksi dari setiap pretreatment dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Parameter Statistik Hasil Kalibrasi Kadar kafein Green Bean Kopi
Perlakuan Latent
Variable R2 r RMSEC (%) RPD
Non Pre-treatment 8 0,7664 0,8754 0,2935 2,12
De-trending 8 0,7547 0,8686 0,3008 2,07
EMSC 8 0,8841 0,9402 0,2067 3,01
EMSC&DT 8 0,8841 0,9402 0,2067 3,01
Hasil Prediksi Kadar Air dan Kafein Menggunakan PCR
Hasil prediksi untuk kadar air green bean kopi berdasarkan masing-masing perlakuan
(pretreatment) dapat dilihat pada tabel 3. Di bawah ini adalah gambar plot data dengan
pretreatmen terbaik pada prediksi kadar air :
Gambar 10. Plot Data Prediksi Kadar Air Pre-treatment EMSC
Berdasarkan data dari hasil prediksi masing-masing pretreatment, diketahui bahwa
model terbaik untuk prediksi kadar air green bean kopi adalah menggunakan EMSC dengan 2
komponen utama (Laten Variabel 2). Untuk perbandingan data hasil prediksi dari setiap
pretreatment dapat dilihat pada tabel 3.
JURNAL ILMIAH MAHASISWA PERTANIAN E-ISSN: 2614-6053 P-ISSN: 2615-2878
Volume 4, Nomor 4, November 2019 www.jim.unsyiah.ac.id/JFP
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, Volume 4, Nomor 4, November 2019 469
Tabel 3. Parameter Statistik Hasil Prediksi Kadar Air Green Bean Kopi
Perlakuan Latent
Variable R2 r RMSEC (%) RPD
Non Pre-treatment 2 0,7025 0,8381 0,0188 1,8
De-trending 2 0,8588 0,9267 0,0129 2,7
EMSC 2 0,9448 0,9720 0,0081 4,3
EMSC&DT 2 0,9448 0,9720 0,0081 4,3
Hasil prediksi untuk kadar kafein green bean kopi berdasarkan masing-masing
perlakuan (pretreatment) dapat dilihat pada tabel 4. Di bawah ini adalah gambar plot data
dengan pretreatmen terbaik pada prediksi kadar kafein :
Gambar 11. Plot Data Prediksi Kadar Kafein Pretreatment EMSC
Berdasarkan data dari hasil prediksi masing-masing pretreatment, diketahui bahwa
semuanya tergolong kedalam Sufficient Performance sehingga tidak dapat ditentukan
pretreatment terbaik. Untuk perbandingan data hasil prediksi dari setiap pretreatment dapat
dilihat pada tabel 4.
JURNAL ILMIAH MAHASISWA PERTANIAN E-ISSN: 2614-6053 P-ISSN: 2615-2878
Volume 4, Nomor 4, November 2019 www.jim.unsyiah.ac.id/JFP
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, Volume 4, Nomor 4, November 2019 470
Tabel 4. Parameter Statistik Hasil Prediksi Kadar kafein Green Bean Kopi
Perlakuan Latent
Variable R2 r RMSEC (%) RPD
Non
Pretreatment
8 0,5864 0,7657 0,4783 1,59
De-trending 8 0,5521 0,7430 0,4065 1,53
EMSC 8 0,6502 0,8063 0,3592 1,73
EMSC&DT 8 0,6502 0,8063 0,3592 1,73
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Berdasarkan data hasil penelitian dan pembahasan untuk prediksi kadar air dan
kafeein green bean kopi maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Panjang gelombang optimum kadar air green bean kopi pada kisaran 1400-1415 nm dan
1881-1910 nm. Serta panjang gelombang optimum kafein green bean kopi pada kisaran
1920-1947 nm
2. Metode PLS dan PCR dapat memprediksi kadar air dan kafein green bean kopi
dikarenakan menggunakan kombinasi linier untuk menduga variabel bebas (data
akuisisi NIR) dan variabel terikat (data uji laboratorium).
3. Extended Multiplicative Scatter Correction merupakan pretreatment terbaik dalam
memperbaiki spektrum green bean kopi.
Saran
Adapun saran yang dapat diberikan berdasarkan penelitian ini ialah sebaiknya pada
penelitian lanjutan diperbanyak data penelitian agar dapat dilakukan tahapan validasi.
JURNAL ILMIAH MAHASISWA PERTANIAN E-ISSN: 2614-6053 P-ISSN: 2615-2878
Volume 4, Nomor 4, November 2019 www.jim.unsyiah.ac.id/JFP
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, Volume 4, Nomor 4, November 2019 471
DAFTAR PUSTAKA
Adnan, A., D. van Horsten, E. Pawelzik, dan D. Morlein. 2017. Rapid Prediction of Moisture
Content in intact green coffee beans using near infrared spectroscopy. Licensee MDPI.
6 : 38.
Blanco, M and I. Villarroya. 2002. NIR spectroscopy: a rapid-response analytical tool. Trends
in Analytical Chemistry. 21: 240-250.
Cen, H and He, Y. 2007. Theory and Application of Near Infrared Reflectance Spectroscopy
in Determination of Food Quality. J. Trends In Food Sci & Technol. Vol. 18. 72-83.
Kementan. 2015. Outlook Kopi. Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian. Jakarta
Nicolai, B.M., K. Beullens., E. Bobelyn., Peirs, A., W. Seays., K.I. Thero., and J. Lamertyn.
2007. Nondestructive measurement of fruit and vegetable quality by means of NIRS
spectroscopy: a review. Postharvest Biolology and Tecnology, 46: 99-118.
Ribeiro JS, Fereira MMC, Salva TJG. 2011. Chemometric models for the quantitative
descriptive sensory analysis of Arabica coffee beverage using near infrared
spectroscopy. Talanta. 83: 1352-1358