## STUDI PENGGUNAAN UV-VIS SPECTROSCOPY DAN KEMOMETRIKA UNTUK MENGIDENTIFIKASI PEMALSUAN KOPI ARABIKA DAN ROBUSTA SECARA CEPAT

## [STUDY ON THE USE OF UV-VIS SPECTROSCOPY AND CHEMOMETRICS TO QUICKLY IDENTIFY THE FALSIFICATION OF ARABICA AND ROBUSTA
COFFEES]
Oleh:
Meinilwita Yulia 1 , Riri Iriani 2 , Diding Suhandy 2 ,*, Sri Waluyo 2 ,Cicih Sugianti 2
1) Jurusan Teknologi Pertanian, Politeknik Negeri Lampung
2) Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Lampung komunikasi penulis, email : diding.sughandy@fp.unila.ac.id
Naskah ini diterima pada 30 November 2016; revisi pada 27 Desember 2016; disetujui untuk dipublikasikan pada 6 Februari 2017

## ABSTRACT
There are two popular coffees in Indonesia, namely Arabica and Robusta coffees. Arabica coffee has a better quality than Robusta do. This research aimed to identify the  purity of Arabica coffee; and Robusta as mixture ingredient,  by  using  technology  of  UV-Vis  spectroscopy  and  multivariate  analysis,  with  a  method  of  soft independent modelling of class analogy (SIMCA) and principal component analysis (PCA). The research was conducted using coffee powder with size 0,297 millimeters (50 mesh).The research used 100 samples; sample 1-50 (1 g of Arabica), sample 51-60  (0,8 g of Arabica and 0,2 of Robusta), sample 61-70 (0,7 g of Arabica and 0,3 g of Robusta), sample 71-80 (0,6 g of Arabica and 0,4 of Robusta) sample 81-90 (0,5 g of Arabica and 0,5 g of Robusta), sample 91-100 (0,4 g of Arabica and 0,6 g of Robusta).  The result of classification showed that method of PCA and SIMCA are able to classify the mixture of pure Arabica. PC1 explained 77% various datas, and PC2 explained 10% various datas, whilst from data classification SIMCA obtained the precentage score onaccuracy 56%, sensitivitas 58%, and spesifisitas 0%.
Keywords: Arabica coffee, Robusta coffee, PCA, SIMCA, UV-Vis spectroscopy

## ABSTRAK
Tanaman kopi yang berkembang di Indonesia terdiri atas kopi Arabika dan Robusta. Kopi Arabika memiliki kualitas yang tinggi dibandingkan Robusta.Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kemurnian kopi Arabika  murni  dan  kopi  Robusta  sebagai  bahan  campurannya  dengan    menggunakan  teknologi  UV-Vis spectroscopy dan  analisis multivariat dengan metode soft independent modelling of class analogy (SIMCA) dan  principal  component  analysis  (PCA).    Penelitian  ini  menggunakan  kopi  bubuk  yang  berukuran  0,297 milimeter (mesh 50).  Sampel yang digunakan sebanyak 100 sampel dengan perbandingan campuran yang terdiri dari sampel 1-50 (masing-masing 1 g kopi Arabika), sampel 51-60 (0,8 g Arabika dan 0,2 g Robusta), sampel 61-70 (0,7 g Arabika dan 0,3 g Robusta ), sampel 71-80 (0,6 g Arabika dan 0,4 g Robusta), sampel 81- 90 (0,5 g Arabika dan 0,5 g Robusta) dan sampel 91-100 (0,4 g Arabika dan 0,6 g Robusta).  Hasil klasifikasi menunjukkan  metode  PCA  dan  SIMCA  yang  mampu  mengidentifikasi  campuran  kopi  Arabika  murni.  PC1 menjelaskan 77% keragaman data dan PC2 menjelaskan 10% keragaman data.  Sedangkan untuk klasifikasi SIMCA  diperoleh nilai persentase untuk nilai akurasi sebesar 56%, sensitivitas 58% , dan nilai spesifisitas 0%.
Kata Kunci: kopi Arabika, kopi Robusta, PCA, SIMCA, UV-Vis spectroscopy

## I. PENDAHULUAN
Menurut  Sahat  (2015),  kopi  menjadi  salah satu tanaman perkebunan yang penting dan memiliki  nilai  ekonomis  tinggi.    Produksi kopi  merupakan  penyokong  perekonomian melalui basis produksi bahan bahan mentah dan basis penyerapan tearga kerja.  Menurut Kemenperin  (2016)  mencatat,  sumbangan pemasukan  devisa  dari  ekspor  produk  kopi olahan  mencapai  USD  356,79  juta  pada tahun  2015atau  meningkat  8  persen dibanding tahun sebelumnya dan menempatkan  Indonesia  sebagai  produsen kopi terbesar keempatsecara global, setelah Brazil,Vietnam, dan Kolombia.
Kopi  merupakan  salah  satu  hasil  pertanian yang  disearngi  banyak  orang  karena  dapat diolah  menjadi  minuman  yang  memiliki aroma  dan  rasanya  yang  nikmat,  serta berpotensi sebagai obat-obatan dan pearhan rasa  kantuk(Panggabean,  2011).    Kopi  jenis Arabika,  Robusta,  dan  liberika  merupakan jenis kopi yang terdapat di Indonesia.  Akan tetapi,  kopi  yang  banyak  dibudidayakan  di Indonesia  adalah  kopi  jenis  Arabika  dan Robusta (Indrawanto dkk , 2010).
Kegiatan  pemalsuan  pangan  di  Indonesia semakin banyak dilakukan khususnya untuk komoditas  kopi.    Pemalsuan  adalah  upaya perubahan  tampilan  makanan  yang  secara sengaja  dilakukan  dengan  cara  menambah atau  mengganti  bahan  makaarn  dengan tujuan  meningkatkan  penampilan  makanan untuk memperoleh keuntungan yang sebesar-besarnya  sehingga  hal  tersebut memberikan dampakburuk pada
konsumen.Menurut  Briandet, et.al .  (1996) harga  kopi  Arabika  jauh  lebih  tinggi dibandingkan dengan Robusta.
Pemalsuan  pada  bahan  pangan  khususnya kopi  dapat  merugikan  konsumen  maupun produsen. Untuk mengidentifikasi pemalsuan  kopi  kita  dapat  menggunakan mata  (visual),  namun  hal  tersebut  hanya dapat  digunakan  untuk  membedakan  kopi dalam bentuk biji kopi yang telah disangrai. Mengidentifikasi  pemalsuan  dalam  bentuk bubuk  tidak  mudah  dikarenakan  tampilan warna kopi yang sama sehingga memerlukan metode-metode  khusus.    Adapun  metode
yang  telah  berhasil  untuk  membedakan antara  kopi  Arabika  dan  Robusta  dengan mengguarkan metode multivariatestatistical atau  PCA  ( principal  component  analysis ) (Jolliffe, 1986).
Selain itu juga penggunaan metode kemometrika  yaitu  berupa  SIMCA  ( soft independent modelling of class analogy) dan PCA ( principal component analysis ) diterapkan untuk mempermudah mengklasifikasikan data antara adulteration dan non  adulteration . Adulteration (campuran) yang dimaksud yaitu campuran antara  kopi  Arabika  dan  kopi  Robusta, sedangkan non  adulteration (murni)  yaitu kopi  Arabika  tanpa  adanya  campuran. Bahan  yang  digunakan  sebagai  campuran pada  penelitian  ini  yaitu  kopi  Robusta. Berdasarkan penelitian sebelumnya,
menurut  Souto et  al (2015)  pengguaran teknologi UV-Visspectroscopy dan kemometrika sangat baik untuk mengidentifikasi  pemalsuan  kopi,  namun varietas yang digunakan pada penelitiannya berasal dari Brazil.  Berdasarkan hal tersebut penelitian ini menggunakan UV-Vis spectroscopy untuk  mendapatkan  nilai spektranya  dan  kemometrika  (SIMCA  dan PCA)  digunakan  untuk  mengolah  data spektranya  dengan  menggunakan  bahan kopi Arabika dan Robusta yang berasal dari Lampung Barat (Liwa) untuk mengidentifikasi adanya pemalsuan produk kopi  yang  dilakukan  oleh  produsen  yang ingin mendapatkan keuntungan besar tanpa mementingkan kualitas produknya.

## II. BAHAN DAN METODE

## 2.1 Waktu dan Tempat
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan  Mei 2016  sampai  Juni  2016  bertempat  di Laboratorium  Rekayasa  Bioproses  dan Pascapanen  (RBPP)  Program  Studi  Teknik Pertanian,  Fakultas  Pertanian,  Universitas Lampung.

## 2.2 Alat dan Bahan
Alat-alat yang digunakan pada penelitian ini adalah UV-Vis  spectroscopy jenis Geneysis  10s UV-Vis diproduksi  oleh  ( thermo  fisher scientific) , thermometer , cuvet , rubber  bulb , timbangan  analitik,  ayakan tyler  meinzer  II dengan mesh nomor (20,30,40,50,70 dan100), magnetic  stirrer  chimarec  series S130810-33 (4 x 4 inch ), mesin coffee grinder dengan brand sayota yang memiliki daya 180 watt tipe SCG 178, pipet ukur (1 ml, 2 ml dan 25  ml),  gelas  ukur,  labu  erlemeyer  50  ml, labu  ukur,  rak  tabung,  pemanas  air,  corong plastik, komputer, toples, tisu, kertas tempel, kertas  saring, alumunium  foil dan  alat  tulis. Bahan-bahan yang digunakan pada penelitian  ini  adalahakuades,  biji  kopi Arabika  dan  Robustayang  berasal  dari Lampung Barat (Liwa).

## 2.3 Prosedur Penelitian
Penelitian ini dilakukan
untuk mengidentifikasi  pemalsuan  kopi  Arabika dengan  kopi  lain  yaitu  kopi  Robusta  dan menggunakan Uv-Vis  spectroscopy jenis Geneysis  10s  UV-Vis .    Pembuatan  ekstraksi menggunakan  bahan  kopi  Arabika  dan  kopi Robusta sebagai bahan campurannya meliputi  persiapan  bahan,  dilanjutkan proses  ekstraksi, strirrer ,  dan  proses pengambilan spektra selanjutnya membangun  dan  menguji  model  untuk membedakan kopi Arabika asli dengan kopi Arabika  campuran  dengan  menggunakan The  Unscrambler versi  9,8  dan  selanjutnya dianalisis kemometrik menggunakan metode SIMCA dan PCA.
Persiapan Bahan Penelitian :

## 1. Penggilingan
Penggilingan  kopi  dilakukan  untuk mengubah bentuk dari biji kopi menjadi kopi bubuk dengan menggunakan mesin coffee grinder dengan brand sayota yang memiliki  daya  180  watt  tipe  SCG  178.
Hal tersebut dilakukan untuk memudahkan pada saat proses ekstraksi. 2. Pengayakan
Pengayakan dilakukan untuk mendapatkan ukuran yang seragam dari partikel kopi. Kopi diayak menggunakan  ayakan tyler  meinzer II
dengan ukuran mesh 20, 30, 40, 50, 70 dan100 yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  hasil  ayakan ukuran mesh 50 (0,297 mm) dikarenakan  diantara  ukuran  mesh tersebut  mesh  50  memiliki  nilai absorbansi yang tertinggi dan memiliki bobot hasil yang lebih besar dibandingkan  yang  lain.    Alat  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu ayakan tyler  meinzer II.  Keseragaman partikel kopi akan berpengaruh terhadap hasil ekstraksi kopi.

## 3. Penimbangan
Setelah  proses  pengayakan,  kopi  akan ditimbang  sebanyak  1  g  untuk  setiap sampel.  Perbandingan campuran bahan untuk  sampel  no  1–50  (1  g  kopi Arabika),  sampel  nomor  51–60  (0,8  g Arabika  dan  0,2  g  Robusta),  sampel nomor  61  –  70  (0,7  g  luwak  dan  0,3  g arabika),  sampel  nomor  71  –  80  (0,6  g Arabika  dan  0,4  Robusta),  sampel  81  – 90  (0,5  g  Arabika  dan  0,5  g  Robusta), sampel 90 – 100 (0,4 g Arabika dan 0,6 g Robusta).

## 4. Pecampuran Bahan
Pencampuran bahan yang telah ditimbang (sampel kopi) dengan akuades dengan suhu 90- 98 o C sebanyak
50 ml.

## 5. Pengadukan (Stirrer)
Bahan  yang  telah  di  campur  dengan akuades kemudian  diaduk  dengan menggunakan magnetic stirrer chimarec series S130810-33 (4 x 4 inch ) selama 10
menit untuk menghomogenkan campuran bahan 6. Penyaringan Penyaringan dilakukan untuk
memisahkan  ampas  kopi  dengan  hasil ekstrak  kopi  dengan  menggunakan kertas saring.

## 7. Pengenceran
Hasil  ekstrak  kopi  dibiarkan  hingga mencapai suhu 27 o C, selanjutnya
dilakukan pengenceran dengan perbandingan 1 : 20 ( ekstrak kopi : air) dapat dilihat pada . 8. Pengambilan spektra dengan spektrofotometer Sampel yang telah diencerkan dimasukkan kedalam kuvet sebanyak 2 ml  selanjutnya  dimasukkan  dalam holders  system dan  diambil  nilai absorbansi.

## 9. Membuat dan menguji model
Nilai  absorbansi  yang  didapatkan  dari alat spectrophotometer ,  kemudian  data tersebut digunakan untuk membuat dan menguji model dengan perangkat lunak The  unscrambler versi  9.8  (CAMO  AS, Norwegia)  menggunakan  SIMCA  dan PCA.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Efek Perbedaan Ukuran Partikel

## Berdasarkan Nilai Absorbansinya
Nilai  spektra  absorbansi  pada  kopi  bubuk pada  panjang  gelombang  200-400  nm dengan  perbedaan  ukuran  partikel  yang dapat  dilihat  pada  Gambar  1.    Hasil  data sampel keenam ukuran mesh tersebut dapat dilihat  pada  Gambar  1.    Hasil  spektra  pada Gambar  1  dapat  kita  lihat  bahwa  keenam sampel  yang  berbeda  ukuranmemiliki  nilai absorbansi  yang  berbeda.    Semakin  kecil ukuran  partikel  kopi  bubuk,  maka  semakin besar  nilai  absorbansinya.    Alasan  tersebut didapatkanberdasarkan hasil ekstraksi sampel  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 danmenjelaskan  nilai  absorbansi  yang berbeda  pada  keenam  sampel,  sampel tersebut  terdiri  dari  S1  (mesh  no  20),  S2 (mesh no 30), S3 (mesh no 40), S4 (mesh no 50),S5 (mesh no 70), dan S6 (mesh no 100).
Saat  menggunakan  ukuran  partikel  yang kecil pada sampel kopi bubuk dalam proses ekstraksi  memiliki  pengaruh  yang  intensif, ketika  sampel  kopi  dapat  terlarut  dengan baik  oleh  pelarut  yaitu  air  mengalami
peningkatan  pada  nilai  absorbansinya. Sampel  kopi  dengan  ukuran  partikel  yang besar memiliki nilai absorbansi yang rendah. Oleh  karena  itu,  agar  mengurangi  efek perbedaan ukuran partikel dalam penelitian kita  harus  memilih  ukuran  partikel  sampel kopi  yang  tepat.      Berdasarkan  Gambar  1 maka dapat dilihat nilai absorbansi S4 dan S5 tidak  jauh  berbeda  dibandingkan  yang  lain, selain  itu  alasan  S4  yang  digunakan  untuk sebagai  bahan  sampel  untuk  penelitian  ini yaitu  S4  memiliki  bobot  yang  lebih  besar dibandingkan  S5.    Hal  ini  merupakan informasi  penting  untuk  tahap  selanjutnya dalam penelitian dalam membangun pengukuran spektra umtuk mengidentifikasi pemalsuan kopi.
Analisis Data Diskriminasi Menggunakan PCA ( Unsupervised ) Data absorbansi ekstrak kopi yang
didapatkan  dari UV-Vis  spectrophotometer yang  telah  disimpan  ke  dalam flashdisk kemudian  dipindahkan  ke Microsoft  Excel kemudian diolah menggunakan The Unscrambler  version 9.8.    Tahap  yang terakhir adalah pengolahan data menggunakan perangkat lunak The
Unscrambler version 9.8 dengan metode yang digunakan untuk membuat model klasifikasi adalah SIMCA dan PCA.  Berdasarkan teknik pengambilan  sampel  diperoleh  100  sampel kopi adulteration (campuran)dan non- adulteration (murni). Gambar 2 menjelaskan perbedaan menjelaskan nilai absorbansi antara sampel kopi adulteration (campuran)  dan non- adulteration
(murni) pada panjang gelombang  200-400  nm  dengan  interval  1 nm  maka  kita  mendapatkan  peubah  (x) sebanyak  200peubah  (x).    Berdasarkan Gambar 2 dijelaskan bahwa nilai absorbansi tersebut  terdiri  dari  beberapa  sampel  yaitu S1-  S3  NA  merupakan  sampel  kopi  Arabika murni,  S1  A  (0,8;0,2),  S2  A  (0,7:0,3),  S3  A (0,6:0,4),  S4  A  (0,5:0,5)  ,  S5  A  (0,4:0,6)  dan nilai  absorbansiyang  tertinggi  yaituberasal dari sampel kopi Arabika murni.
Gambar 1. Hasil spektra dengan panjang gelombang 190-500 nm pada ukuran mesh yang berbeda
Gambar 2. Nilai spektra sampel kopi pada panjang gelombang 200-400 nm
Gambar 3. Score Plot PCA 100 sampel kopi ( non-adulteration dan adulteration )
PCA  merupakan  salah  satu  metode  analisis multivariat  yang  dikembangkan  untuk mereduksi  dimensi  data.    Hasil  reduksi variabel  (dengan  campuran  kopi)  ini  akan dijadikan  peubah  input  untuk  analisis  lebih lanjut, seperti klasifikasi.  Metode klasifikasi yang  akan  digunakan  adalah  metode soft independent  modelling  of  class  analysis (SIMCA).  Sebelum dilakukan analisa dengan motode PCA, dilakukan proses pembersihan data  yang  bertujuan  untuk  menghilangkan data  yang  tidak  lengkap.    Hal  ini  dilakukan agar pada saat analisa didapatkan data yang sebenarnya.    Hasil  pemetaan  model  PCA dapat dilihat pada Gambar 3.
Prinsip  PCA  adalah  mencari  komponen utama  yang  merupakan  kombinasi  linear dari  peubah  asli.    Komponen-komponen utama  ini  dipilih  sedemikian  rupa  sehingga komponen utama pertama memiliki keseragaman  data  terbesar  berikutnya (Miller dan Miller, 2000).  Hasil analisis PCA memberikan  informasi  bahwaPC1  yang memiliki  keseragaman  data  atau eigenvalue yang paling besar . Komponen pertama PC1 dapat  menjelaskan  77%keragaman  data. Komponen  kedua  PC2  dapat  menjelaskan 10% keragaman data. PC1 dan PC2 biasanya paling  berguna  dalam  klasifikasi  sampel menggunakan  PCA  karena  kedua  PC  ini memiliki  paling  banyak  keragaman  data. Kedua komponen PC1 dan
PC2
yangmerepresentasikan  87%,  yang  artinya dua  PC  mewakili  87%  dari  seluruh  data. Menurut  Nurcahyo  (2015),  jika  jumlah peubah dari komponen utama satu PC1 dan dua  PC2  lebih  besar  dari  70%,  maka  hasil plot  komponen  utamamemperlihatkan  dua dimensi yang baik.
Menurut  Kautsar  (2012), score  plot dengan menggunakan  dua  buah  PC  yang  pertama biasanya paling berguna karena kedua PC ini menggambarkan  keseragaman  data  yang terbesar dari data. Score-plot menggambarkan  kedekatan  antar  sampel, dan  kemungkinan  terjadinya  diskriminasi sampel kedalam beberapa kelompok.
Pengelompokan  sampel  kopi adulteration dan non-adulteration terpisah dengan baik di PC2  karena  dapat  dilihat  perbedaan  sifat kopi  (jenis  Arabika  dan  kopi  Robusta)  dan
perbedaan persentase campuran pada setiap sampel kopinya.

## Analisis Data Diskriminasi Menggunakan
Metode SIMCA ( Supervised )
Analisis multivariat selanjutnya yaitu SIMCA ( soft independent modelling of class analogy ) merupakan  teknik  analisis  multavariat terawasi  yang  digunakan  untuk  menguji kekuatan diskriminasi dan klasifikasi sampel. SIMCA digunakan untuk menetapkan  sampel  ke  dalam  kelas  yang tersedia dengan tepat.  Metode klasifikasi ini didasarkan  pada  pembuatan  model  PCA untuk masing-masing kelas dan mengklasifikasikan  setiap  sampel  pada masing-masing model PCA.  Hasil luaran dari SIMCA  berupa  tabel  klasifikasi  dimana sampel  dapat  terklasifikasi  dalam  satu, beberapa  kelas,  atau  tidak  terklasifikasikan ke dalam kelas manapun (Nurcahyo,2015).
(a). Sampel murni
(b). Sampel campuran
Gambar 4. Membangun model (a) sampel murni dan (b) sampel campuran.
Setelah membangun model klasifikasi multivariat yang dilakukan dengan menggunakan training set dengan pembagian  35  sampel  kopi  Arabika  murni dan  25  sampel  kopi.    Hasilini  menunjukkan proyeksi  lokasi  sampel  ke  PC,  Gambar  4 terlihat  sampel  tersusun  secara  acak.    PCs pada  model  sampel  kopi  Arabika  murni memiliki  persentase  88%  PC1  dan  5%  PC2, sedangkan  untuk  sampel  kopicampuran persentase  yang  didapatkan  79%  PC1  dan 11% PC2.Setelah membangun model diikuti uji validasi denganmenggunakan 15 sampel kopi  Arabika  murni  dan  25  sampel  kopi Arabika campuran
tersebut diuji
menggunakan klasifikasi SIMCA.  Validasi ini berguna  untuk  mengidentifikasi  sampel dengan  kelas  yang  sama  dari  model  PCA yang telah dibangun dengan taraf kepercayaan 10% yang dapat dilihat di Tabel 1
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  pada  Tabel  1 maka  terlihat  jelas  sampelnya,  kemudian dari hasil tersebut kita dapat membuat tabel confusion  matrix yang  dapat  dilihat  pada Tabel 2. Langkah sensitivitas dan spesifisitas dapat  digunakan  untuk  pengklasifikasian akurasi.  Sensitivitasdapat  ditunjuk  sebagai true  positives(recognition)  rate (proporsi dari tuple positif  yang  diidentifikasi  dengan benar).    Sedangakan  spesifisitasadalah true negativesrate (proporsi tuple negatif yangdiidentifikasisecara benar)
Berdasarkan  hasil  pemetaan  SIMCA  yang dihasilkan  training  set  yang  telah  dibentuk memiliki nilai akurasi sebesar 56,7 %.  Nilai akurasi yang diperoleh menunjukkan bahwa model mampu mengelompokkan data sampel  sesuai  kategori  dengan  cukup  baik. Selanjutnya didapat nilai sensitifitas sebesar 58,3  %,  nilai  ini  menunjukkan  proporsi jumlah  sampel  positif  yang  sebenarnya  di prediksi  positif  secara  benar  oleh  model sudah sangat baik.
Nilai  spesifisitas  sebesar  0  %,  dapat  dilihat pada Gambar 2 bahwa dari plot PC1 dan PC2, kedua kopi dibedakan lebih oleh PC2 (sumbu y) dibandingkan dengan PC1.  Terlihat kedua plot  (biru  dan  merah)  terletak  disebelah kanan  semua  artinya  hampir  sama  dalam prespektif  komponen  utama  PC1.    Hampir
sebagian  sampel  terletak  atas  dan  bawah ( vertical) dan berbeda dalam prespektif PC2. Sedangkan PC2 hanya 10%, ini menjelaskan mengapa  sampel  tersebut  saat  diuji  SIMCA nilai  spesifisitasnya  0%  dan  tidak  bisa membedakan kopi Arabika dan Robusta.

## Tabel 1. Klasifikasi SIMCA
Sampel A B S36NA * * S37NA * * S38NA * * S39NA * * S40NA * * S41NA * * S42NA * * S43NA * * S44NA * * S45NA * * S46NA * * S47NA * * S48NA * * S49NA * * S50NA * * S26A * * S27A * S28A * S29A * S30A * S31A * S32A * S33A * S34A * S35A * S36A * S37A * S38A * S39A * S40A * S41A S42A * S43A * S44A S45A * S46A * S47A S48A * S49A * S50A * Ket. A = Training sampel non adulteration (murni) Taraf kepercayaan = 10 % B = Training sampel adulteration (campuran)
Nilai spesifisitas 0% dapat dikaitkan dengan fakta bahwa pada konsentrasi pencampuran 50%  kopi  Arabika  murni  dengan  dicampur 50%  (setengahnya)  menggunakan    kopi Robusta  berarti  saat  yang  sama  dia mengandung kopi Arabika 50%.  Hal ini bisa jadi titik sulit membedakan kopi Arabika dan Robusta.    Pemilihan  model  klasifikasi  yang terbaik  harus  mengetahui  kemampuan model  dalam  membedakan  antara  kopi adulteration dan non-adulteration .    Hal  itu dapat dilihat berdasarkan nilai kemampuan
pengenalan terhadap sampel dalam training set (60  sampel)  dan  kemampuan  prediksi dalam test set (40 sampel).  Nilai kemampuan pengenalan  dan  prediksi  dapat  diketahui dengan caramembandingkan jumlah sampel yang  terprediksi  dengan  benar  terhadap total  sampel  yang  diprediksi  dikali  100% .
Nilai kemampuan pengenalan dan
kemampuan  prediksi  yang  terbaik  adalah yaitu apabila nilai spektra original (asli) data lebih  banyak  dapat  terlihat  dibandingakan nilai noice nya.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1. Kesimpulan 1. Hasil analisis PCA memberikan informasi bahwa PC1 menghasilkan nilai
keseragaman data sebesar 77 % dan PC2 menunjukkan  nilai  keseragaman  data sebesar  10%,  sehingga,  semua  PC  dapat menjelaskan  keseragaman  data  sebesar 87% untuk keseluruhan data.  35 sampel kopi  Arabika  murni  yang  digunakan untuk  membangun  model  asli  dan  25 sampel  kopi  Arabika  campuran  yang digunakan  untuk  membangun  model campuran.  Skor  yang  didapatkan  yaitu 88% PC1 dan 5% PC2 untuk model murni, sedangkan  untuk  model  campuran  yaitu 79% PC1 dan 11% PC2.
2. Berdasarkan pengujian model menggunakan  metode  SIMCA  dengan menggunakan  15  sampel  kopi  Arabika asli  dan  25  sampel  kopi  Arabika campuran dengantaraf kepercayaan 10%,
diperoleh nilaiakurasisebesar
56%,sensitivitas 58% danspesifisitas
sebesar  0%.    Nilai  yang  didapat menunjukkan  model  mengelompokkan sampel dengan tidak baik.

## 4.2. Saran
Saran dari penulis yaitu dilakukan pengujian dengan  jumlah  sampel  kopi  lebih  banyak dengan    tingkat  perbandingan  campuran yang  lebih  besar  dan  ketepatan  dalam pencampuran. untuk mengkuantifikasi konsentrasi kopi robusta yang dicampurkan dengan  menggunakan  teknik  kemometrika seperti regresi PLS ( Partial Least Squares )

## DAFTAR PUSTAKA
Briandet, R., Kemsley, E. K., dan Willson, R. H. 1996  .    Discrimination  of  Arabica  and Robusta  in  Instan  Coffee  by  Fourier Transform  Infrared  Spectroscopy  and Chemometrics. Journal of Agricultural and Food Chemistry .  44:170-174.
Indrawanto,  C.,  Kamawati,  E.,  Munarso.,
Prastowo,  S.J.,  Rubijo,  B.,  Siswanto. 2010. Budidaya  dan  Pascapanen  Kopi .
Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan Perkebunan. Bogor.  75 hlm.
Jolliffe,  I.  T.    1986. Principal  Component Analysis  Second  Ed .    Springer-Verlag. New York.  513 hlm.
Kautsar, A.  2012.  Diferensiasi Asal Geografis
Kunyit  (Curcuma  Domestica  Val)
Menggunakan Fotometer Portable dan Analisis Kemometrik. Skripsi . Universitas Pakuan. Bogor.  52 hlm. Kementerian  Perindustrian  (Kemenperin), 2016. Indonesia  Ditargetkan  Jadi Eksportir  Utama  Kopi  Sangrai  di Dunia. http://www.kemenperin.go.id/ artikel/16145/Indonesia- ditARgetkan-jadi-eksportir-utama- kopi-sangrai-di-dunia .    Diakses  pada tanggal 2 Oktober 2016.
Lavine, B.K.2009. Validation
of classifiers.In:Walczak,  B.,  Tauler,  R., and  Brown,  S.  (eds.). Comprehensive Chemometric: Chemical and Biochemical  Data  Analysis  Volume  III .
Elsievier. Oxford : 587-599. Miller, J.N.dan Miller, J.C.  2000. Statistics and Chemometricsfor Analytical
Chemistry,4thEdition .    PearsonEducation.
Harlow.  271 hlm Nurcahyo,  B.    2015.    Identifikasi  Dan Autentifikasi  Meniran  (Phyllanthus niruri) Menggunakan Spektrum Ultraviolet-Tampak Dan Kemometrika. Skripsi .    Institut Pertanian Bogor.  Bogor. 41 hlm. Panggabean, E. 2011. Buku Pintar Kopi . Agro Media Pustaka. Jakarta. 240 hlm
Sahat,  S.F.    2015.    Analisis  Pengembangan
Kopi Ekstrak Sebagai Upaya Diversifikasi Ekspor Kopi di Indonesia.
Thesis .  Insitut Pertanian Bogor.  Bogor.
80 hlm.
Sanchez,  A.M.,  Carmona,  M.,  Zalacain,  A.,
Carot,J.M.,  Alonso,  G.L.    2008.    Rapid Determination  of  Crocetin  Esters  and Picrocrocin From Saffron Spice (Crocus  sativus  L.)  Using  UV-Visible Spectrophotometry for Quality
Control. Journal  Agriculture  Food
Chem .  56 : 3167-3175.
Souto, U. T. C. P., Barbosa, M. F., Dantas, H. V., Pontes, A. S., Lyra, W. S., Diniz, P. H. G. D.,  Araujo,  M.  C.  U.,  and  Silva,  E.  C. 2015.  Identification of Adulteration In
Ground  Roasted  Coffees  Using  UV-Vis Spectroscopy  and  SPA-LDA. LWT- Food Science and Technology . 63(2):1037-1041.