Versi Online: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jtip https://doi.org/10.6066/jtip.2023.34.1.70 Hasil Penelitian
Copyright © 2023 by Authors, published by Journal of Food Technology and Industry This is an open-access article distributed under the CC BY-SA 4.0 License https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

## Fingerprinting FTIR-ATR Fraksi Kopi Robusta dan Arabika serta Korelasinya
terhadap Aktivitas Antioksidan
[FTIR-ATR Fingerprinting of Robusta and Arabica Coffee Fraction and Its Correlation with Their Antioxidant Activity]
Masjuwina Simatupang 1) , Dian Herawati 1,2) *, dan Nancy Dewi Yuliana 1,2)
1) Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB University, Bogor, Indonesia
2) South-East Asia Food & Agricultural Science and Technology (SEAFAST) Center-LPPM, IPB University, Bogor, Indonesia
Diterima 16 Desember 2022 / Disetujui 14 April 2023

## ABSTRACT
Coffee has a positive effect on health due to its high content of antioxidant compounds. The potential antioxidant  activity  of  coffee  is  strongly influenced  by  its  chemical compound  profile.  This study aimed to analyze  the  effect  of  different  solvents  on  the  chemical  metabolites  profile,  antioxidant  activity,  and  to determine  the  relevant  chemical  functional  groups  which  positively  contribute  to  the  coffee’s  antioxidant activity.  In  this  study,  methanolic  extract  of  coffee  samples  from  robusta  and  arabica  varieties  were fractionated  by  liquid-liquid  fractionation  method  using  four  solvents  with  different  polarities.  ABTS  (2,2'- azinobis  (3-ethylbenzothiazoline-6-sulphonic  acid)  and  cupric  reducing  antioxidant  capacity  (CUPRAC) assays were applied to measure the antioxidant activity of the coffee fractions. Fourier Transform Infrared- Attenuated Total Reflectance (FTIR-ATR) based chemometric approach was used to identify the compound functional  groups  as  the  fingerprinting  profile  of  the  coffee  fractions.  Correlation  between  the  FTIR-ATR fingerprinting with the antioxidant activity of the coffee fractions was studied using multivariate data analysis, i.e. Principal Component Analysis (PCA) and Orthogonal Partial Least Squares (OPLS). From this study, a reliable  PCA  model  to  evaluate  the  effect  of  different  solvents  to  FTIR-ATR  fingerprinting  profile  was produced.  The  correlation  between  FTIR-ATR  fingerprinting  profile  with  the  antioxidant  activity  and  the characterization of the chemical functional groups relevant to its antioxidant activity can be analyzed by a reliable OPLS model obtained. This study suggests that the highest antioxidant potential in coffee is found in ethyl acetate fraction both in robusta and arabica coffee samples, while the relevant chemical functional groups  having  positive  correlation  to  antioxidant  activity  of  coffee  were  phenol,  carbonyl,  cyclohexane, aromatic, amide, phenyl, amino, and alkene groups.
Keywords: ABTS, chemometric, coffee antioxidant, CUPRAC, FTIR-ATR

## ABSTRAK 1
Kopi memiliki efek positif bagi kesehatan karena kandungan senyawa antioksidan yang tinggi. Potensi aktivitas  antioksidan  kopi  sangat  dipengaruhi  oleh  profil  senyawa  kimia  yang  terkandung  di  dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh perbedaan jenis pelarut terhadap profil metabolit kimia dan aktivitas antioksidan yang dihasilkan serta untuk mengetahui gugus fungsi senyawa yang  berkorelasi positif  dengan  aktivitas antioksidan  kopi.  Pada  penelitian ini,  ekstrak metanolik  sampel  kopi  dari varietas robusta dan arabika difraksinasi bertingkat cair-cair menggunakan 4 pelarut dengan polaritas yang berbeda. ABTS dan CUPRAC assay diterapkan untuk pengukuran aktivitas antioksidan dari fraksi kopi. Pendekatan kemometrik  berbasis  FTIR-ATR  digunakan  untuk  mengidentifikasi  gugus  fungsi  senyawa  sebagai  profil fingerprinting fraksi kopi. Korelasi fingerprinting FTIR-ATR dengan aktivitas antioksidan fraksi kopi dipelajari dengan metode analisis data multivariat PCA dan OPLS. Hasilnya diperoleh model PCA yang  terpercaya untuk mengevaluasi pengaruh perbedaan pelarut terhadap profil fingerprinting FTIR-ATR. Korelasi antara profil fingerprinting FTIR  dengan  aktivitas  antioksidan  serta  karakterisasi  gugus  fungsi  relevan  terhadap aktivitas antioksidan dapat dianalisis dengan model OPLS terpercaya yang dihasilkan pada penelitian ini. Potensi antioksidan kopi paling tinggi terdapat pada fraksi etil asetat baik pada sampel kopi robusta maupun arabika, serta gugus fungsi senyawa yang relevan dan berkorelasi positif dengan aktivitas antioksidan kopi, di antaranya adalah gugus fenol, karbonil, sikloheksana, aromatik, amida, fenil, amino, dan alkena.
Kata kunci: ABTS , antioksidan kopi, CUPRAC, FTIR-ATR, kemometrik
*Penulis Korespondensi: E-mail: dian@apps.ipb.ac.id

## PENDAHULUAN
Kopi merupakan produk pangan yang telah lama dikonsumsi  manusia  dan  termasuk  dalam  minuman yang  sangat  populer  di  dunia.  Dari  sekian  banyak varietas  kopi, Coffea  canephora (kopi  robusta)  dan Coffea  arabica (kopi  arabika)  merupakan  kopi  yang paling  banyak  dikembangkan  secara  komersial. Keduanya  memiliki  perbedaan  fisik,  karakteristik tanaman,  karakteristik  cita  rasa,  hingga  komposisi kandungan  senyawa  kimia  (Adetunji et  al., 2021). Beragam senyawa yang terkandung dalam kopi  da- pat berperan sebagai senyawa bioaktif yang berdam- pak positif bagi kesehatan manusia (Cano-Marquina et al., 2013).
Salah satu potensi bioaktivitas yang dimiliki oleh kopi  adalah  antioksidan.  Di  antara  minuman  yang dikonsumsi oleh manusia, kopi merupakan minuman dengan kapasitas antioksidan total ( Total Antioxidant Capacity/ TAC) yang tertinggi (Pellegrini et al., 2003). Kopi  mengandung  beragam  jenis  senyawa  antioksi- dan. Kandungan senyawa dan profil kimia yang ber- beda  akan  menghasilkan  aktivitas  antioksidan  yang berbeda  pula  (Yashin et  al., 2017).  Nilai  TAC  kopi juga sangat dipengaruhi oleh interaksi antar senyawa antioksidan  yang  terkandung  di  dalamnya  (Liang et al., 2016b).
Profil  kandungan  senyawa  dalam  kopi  sangat dipengaruhi oleh varietas, kondisi geografis dan iklim tumbuh tanaman, metode penanganan pascapanen, metode pengolahan, prosedur penyangraian, metode penggilingan, hingga metode penyeduhannya (Hameed et  al., 2018;  Bastian et  al., 2021).  Salah satu  faktor  yang  banyak  dipelajari pengaruhnya  ter- hadap komposisi senyawa, profil kimia, dan aktivitas antioksidan dari kopi adalah tingkat penyangraian biji kopi  (Vignoli et  al., 2014;  Kurniawan et  al., 2017; Herawati et al., 2019a). Selain itu, pengaruh varietas kopi  (Putri et  al., 2019;  Wonorahardjo et  al., 2019), metode penyeduhan (Derossi et al., 2018; Sunarharum  dan  Farhan,  2020),  dan  prosedur pascapanen biji kopi (Rodriguez et al., 2020; Yulianti et  al., 2022)  juga  telah  dipelajari.  Faktor  lain  yang sangat  memengaruhi  profil  kandungan  senyawa dalam kopi adalah penggunaan pelarut dalam mengi- kat  atau  memisahkan  metabolit  yang  memiliki  akti- vitas antioksidan dari komponen yang tidak memiliki aktivitas  antioksidan  (Abubakar  dan  Haque,  2020). Penggunaan  pelarut yang  tepat  akan  meningkatkan efisiensi  ekstraksi/pemisahan  metabolit  aktif  dari bahan, sehingga dapat mengikat sebanyak mungkin senyawa target yang memiliki aktivitas (Sasidharan et al., 2011). Penelitian sebelumnya banyak mengguna- kan  pelarut  polar  seperti  air  dalam  tahap  ekstraksi kopi serta pelarut alkohol, seperti metanol dan etanol, yang menghasilkan ekstrak kasar dengan kandungan senyawa yang relatif masih kompleks. Oleh sebab itu, profil senyawa semi polar dan nonpolar yang berpo-
tensi sebagai antioksidan dalam kopi kurang banyak dieksplorasi.
Ekstrak metanolik sampel kopi varietas robusta dan  arabika  difraksinasi  menggunakan  4  pelarut dengan  polaritas  yang  berbeda.  Profil  kimia  fraksi kopi  dianalisis  dengan  mengidentifikasi  keberadaan gugus  fungsi  senyawa  yang  dihasilkan  brdasarkan vibrasi molekul dengan menggunakan teknik spektro- skopi  FTIR-ATR.  Metode  uji  antioksidan  ABTS  dan CUPRAC  diterapkan  untuk  mengukur  aktivitas  anti- oksidan dari fraksi kopi. Korelasi fingerprinting FTIR- ATR dengan aktivitas  antioksidan fraksi kopi dipela- jari dengan  metode analisis data  multivariat  dengan pemodelan PCA dan OPLS. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  menganalisis  pengaruh  perbedaan polaritas  pelarut  terhadap  profil  metabolit  kimia  dan aktivitas  antioksidan  yang  dihasilkan,  serta  untuk mengkarakterisasi gugus fungsi senyawa yang rele- van dan berkorelasi positif pada aktivitas antioksidan kopi.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan
Bahan utama yang digunakan pada penelitian ini adalah  biji  kopi  ( green  bean )  dari  varieatas Coffea canephora (kopi  robusta)  dan Coffea  arabica (kopi arabika),  keduanya  menggunakan  biji  kopi single origin Flores dengan pengolahan basah ( full washed ) yang  diperoleh  dari  Kemenady  Coffee  &  Roaster (Bogor). Varietas robusta dan  arabika  dipilih karena keduanya  merupakan  kopi  yang  paling  banyak dikembangkan secara komersil.

## Preparasi sampel kopi
Sebanyak  1  kg  dari  masing-masing  sampel  biji kopi  varietas  robusta  dan  arabika  disangrai  dengan suhu  190-200°C  selama  10  menit  untuk  mendapat- kan  kopi  sangrai  pada  tingkat light  roasted ( micro- roaster William  we600i,  Indonesia).  Masing-masing varietas  kopi  disangrai  dengan  pengulangan  3  kali. Selanjutnya  700  g  sampel  kopi  sangrai  dihaluskan hingga  ukuran  sekitar  500  microns  ( grade 4  pada grinder Mahlkönig  GmbH  &  Co.KG  Type  EK43/1, Germany).  Sampel  kopi  bubuk  diayak  dengan analytical  sieve  shaker 30  mesh  (AS  200  Control, Germany)  (Herawati et  al., 2019a).  Sampel  kopi disimpan dalam kemasan vacuum insulated pouch .

## Karakterisasi sampel kopi
Pada  sampel  kopi  robusta  dan  arabika,  dilaku- kan  karakterisasi  kadar  air  dengan  menggunakan oven  (Gemmy  YCO-010,  Taiwan)  (AOAC,  2012), water  activity dengan  a w meter  (Decagon  AquaLab LITE,  USA) bulk  density biji  kopi  dengan  mengacu pada  Niwagaba  dan  KipkoechSitienei  (2019),  dan indeks  reflaktan  (parameter  L*)  menggunakan
chromameter (Minolta  CR-400,  Japan).  Penentuan warna  (indeks  reflaktan  L*)  dilakukan  untuk  analisis tingkat sangrai dari sampel kopi dan tahap  eliminasi sampel kopi yang akan dianalisis lebih lanjut. Selisih nilai L* yang mendekati antara kopi robusta dan kopi arabika  merepresentasikan  kondisi  tingkat  sangrai yang saling menyerupai.

## Ekstraksi dan fraksinasi sampel kopi
Tahap ekstraksi dilakukan mengacu pada Sharifi et  al. (2017)  dengan  sedikit  modifikasi.  Modifikasi yang  dilakukan  adalah  kadar  pelarut  metanol  yang digunakan serta waktu dan banyaknya ulangan soni- kasi.  Sebanyak  300  g  sampel  kopi  terpilih  diekstrak dengan metanol 80% (Merck, Germany) sebanyak 2 kali volume sampel kopi, ekstraksi dilakukan dengan bantuan ultrasonic (Elmasonic,  37kHz,  Germany) selama 30 menit pada suhu ruang (28°C). Kemudian, ekstrak  disaring  dengan  kertas  saring  no.1 (Whatman,  USA)  pada  corong  Buchner.  Untuk  opti- masi  perolehan  ekstrak  metanolik,  maka  ekstraksi sonikasi dilakukan hingga 5 kali pengulangan. Filtrat yang diperoleh kemudian dikeringkan dengan rotary evaporator (Büchi Rotavapor
R-100, Büchi Labortechnik,  Switzerland)  pada  suhu  50°C  hingga diperoleh ekstrak metanolik.
Fraksinasi  ekstrak  metanolik  dilakukan  dengan metode  fraksinasi  cair-cair  yang  mengacu  pada Yuliana et  al. (2020).  Sebanyak  12  g  ekstrak  meta- nolik dilarutkan dalam 120 mL akuades. Dilakukan 4 kali  penimbangan  ekstrak  metanolik  dari  masing- masing  varietas,  kemudian  pada  masing-masing ekstrak  metanolik  dilakukan  fraksinasi  bertingkat menggunakan  corong  pisah  (Iwaki,  Indonesia) dengan  urutan  pelarut  (1:1  v/v)  n-heksana  (Merck, Germany),  kloroform  (Merck,  Germany),  dan  etil asetat  (Merck,  Germany),  sehingga  total  diperoleh total 32 fraksi sampel kopi. Fraksi kering n-heksana, kloroform,  dan  etil  asetat  diperoleh  melalui  pengua- pan  pelarut  menggunakan rotary  evaporator (Büchi Rotavapor  R-100,  Büchi  Labortechnik,  Switzerland) pada  suhu  40-50°C,  sedangkan  fraksi  kering  air diperoleh melalui pengeringan  menggunakan freeze dryer (Biobase  BK-FD10,  China).  Rendemen  fraksi kering dari sampel kopi dihitung.

## Analisis profil kimia fraksi kopi dengan FTIR-ATR
Analisis  profil  kimia  dilakukan  mengacu  pada Liang et al. (2016a) dengan menggunakan instrumen spektrofotometer FTIR-ATR (Thermo Scientific Nico- let iS10, USA) dengan detektor Deuterated Triglycine Sulfate (DGTS). Sebanyak ±2 mg fraksi ditempatkan di  atas  kristal  ATR  untuk  dianalisis. Scanning spek- trum  dilakukan  pada  daerah  inframerah,  yaitu  pada panjang gelombang 4000-400 cm -1 dengan resolusi 2 cm -1 . Spektra diproses dengan menggunakan Nicolet iS10 OMNIC Software Suite.

## Uji aktivitas antioksidan
Pengujian  aktivitas  antioksidan  fraksi  kopi dilakukan dengan metode ABTS yang mengacu pada Song et al. (2018) dengan sedikit modifikasi. Modifi- kasi  dilakukan  pada  waktu  inkubasi  dalam  kondisi gelap  sebelum  dilakukan  pengukuran  absorbansi sampel. Larutan phosphate buffer saline (PBS) dibuat dari  0,2  g  KCl,  8  g  NaCl,  0,24  g  KH 2 PO 4 ,  1,78  g Na 2 HPO 4 •2H 2 O dalam akuades, pH larutan disesuai- kan dengan penambahan larutan NaOH 0,1M hingga mencapai  pH  7,4  (pH  Meter  Peak  Instrumen  T-710, USA). Larutan PBS digunakan untuk membuat larut- an K 2 S 2 O 8 ( po-tassium persulfate ) 2,45 mM, kemudi- an  dicampurkan  dengan  laru tan  stok  ABTS  (2,2’- azinobis(3-ethylbenzothiazone  6-sulfonate )  7  mM dan diinkubasi dalam gelap pada suhu ruang selama 16  jam.  Absorbansi  pengenceran  larutan  ABTS working diatur  dengan  etanol  hingga  absorbansinya sekitar 0,7 (pada λ = 734 nm). Sebanyak 2 µ L fraksi sampel 1% (1 g fraksi kering/100 mL larutan) dicam- purkan  dengan  198 µ L  ABTS working dalam well microplate (Iwaki, Indonesia), kemudian dimasukkan ke dalam microplate reader (Thermo Scientific Multi- skan  SkyHigh  Microplate  Spectrophotometer,  USA) untuk diinkubasi selama 15 menit dalam ruang gelap sebelum dilakukan pengukuran absorbansi ( λ = 734 nm).  Asam  askorbat  digunakan  sebagai  standar. Setiap  pengujian  dilakukan  dalam  3  kali  ulangan. Aktivitas antioksidan dihitung sebagai persen inhibisi.
% Inhibisi = A k -A s A k ×100% …………………………. (1)
A k merupakan absorbansi kontrol (tanpa standar dan sampel  fraksi),  dan  A s merupakan  absorbansi  dari standar dan sampel fraksi.
Metode CUPRAC yang digunakan untuk pengu- jian  aktivitas  antioksidan  fraksi  kopi  pada  penelitian ini  mengacu  pada  Osipova et  al. (2021)  dengan sedikit  modifikasi.  Modifikasi  yang  dilakukan  ada pada penggunaan pelarut dalam pembuatan larutan neocuproine 7,5  mM.  pH  larutan buffer amonium asetat  1  M  diatur  hingga  mencapai  pH  7  dengan menggunakan NaOH 1 M, lalu dicampurkan dengan larutan  CuCl 2 10  mM  dalam  akuades,  dan  larutan neocuproine 7,5 mM dalam etanol 96% dalam jumlah yang sama (50 µ L) ke dalam well microplate. Kemu- dian  ditambahkan  50 µ L  fraksi  sampel  (400  ppm dalam  etanol  96%),  campuran  tanpa  fraksi  sampel digunakan  sebagai  blanko. Well  microplate diinku- basi  dalam microplate  reader selama  30  menit,  lalu dilakukan  pengukuran  absorbansi  ( λ  =  450  nm). Larutan  standar trolox digunakan  untuk  membuat kurva kalibrasi, deret konsentrasi trolox dibuat pada rentang 12,5 –500 µ M. Aktivitas antioksidan dinyata- kan  dalam µ mol trolox /g  sampel.  Setiap  pengujian dilakukan dalam 3 ulangan.
J. Teknol. dan Industri Pangan Vol. 34(1): 70-85 Th. 2023
https://doi.org/10.6066/jtip.2023.34.1.70
Seluruh  reagen  yang  digunakan  merupakan reagen grade pro analysis (PA) dan sebagian besar berasal  dari  produsen  Merck  (Germany),  kecuali reagen ABTS, neocuproine , dan trolox yang berasal dari produsen Sigma Aldrich (Germany).

## Analisis data penelitian
Preprocessing data spektra output dari software instrumen FTIR-ATR dilakukan dengan software The UnscramblerX  ver  10.4  (CAMO  Software,  Norway) dan OriginPro 2021 (OriginLab, USA). Analisis multi- variat PCA dan OPLS dilakukan dengan mengguna- kan software SIMCA  ver  14.1  (Umetrics,  Swedia). Pada  pemodelan  PCA  digunakan  data  absorbansi gugus  fungsi  yang  diperoleh  dari  analisis  instrumen FTIR-ATR. Kualitas model dinilai berdasarkan kriteria akurasi model (R 2 Y) dan akurasi prediksi (Q 2 Y) seba- gai  parameter.  Pemodelan  PCA  digunakan  untuk menyederhanakan  data fingerprinting gugus  fungsi dari FTIR-ATR yang sangat kompleks ke dalam ben- tuk kelompok, kluster, tren, atau outlier di antara sam- pel  pengamatan  (Souard et  al., 2019).  Pada  pemo- delan OPLS digunakan data absorbansi gugus fungsi hasil  analisis  instrumen  FTIR-ATR  sebagai  variabel penduga  (X)  dan  hasil  analisis  aktivitas  antioksidan sebagai variabel respon (Y). Validasi model dilakukan dengan  CV-ANOVA  dan  uji  permutasi.  Koefisien terkait  Y  (Y- related  profile )  dan  nilai  VIP  ( Variable Influence  on  Projection )  digunakan  untuk  memilih daerah  spektra  FTIR  yang  berkorelasi  dengan  akti- vitas antioksidan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  beberapa  parameter  karakterisasi sampel kopi, dipilih parameter L* ( lightness) sebagai parameter  utama  untuk  pemilihan  sampel  kopi robusta  dan  arabika  yang  dianalisis  karena  nilai  L* berkaitan secara konstan dengan profil sangrai kopi (Bicho et al., 2012). Pengukuran indeks reflaktan L* a*  b*  yang  mengacu  pada  Bicho et  al. (2012) dilakukan dalam 3 kali ulangan untuk setiap sampel kopi.  Untuk  mendapatkan  ekstrak  metanolik  sampel kopi, digunakan pelarut metanol karena kemampuan- nya dalam mengekstrak berbagai senyawa aktif dari bahan  tanaman  baik  yang  bersifat  polar,  semipolar, maupun nonpolar (Zhang et al., 2018; Truong et al., 2019).  Konsentrasi  metanol  80%  (campuran  meta- nol-akuades) dipilih karena merupakan kondisi pela- rut optimum  untuk mengekstrak komponen  antioksi- dan alami yang berasal dari bahan tanaman (Anwar et al., 2010; Teboukeu et al., 2018). Metode sonikasi dilakukan untuk meningkatkan permeabilitas dinding sel sampel kopi, dengan penerapan ultrasound pada frekuensi  yang  sangat  tinggi,  agar  pelarut  ekstraksi dapat  lebih  mudah  berpenetrasi  ke  dalam  matriks
sampel kopi, sehingga proses ekstraksi berjalan lebih efisien (Michail et al., 2016).
Ekstrak  metanolik  yang  dihasilkan  dari  proses ekstraksi  bahan  merupakan  ekstrak  kasar  yang masih  berupa  campuran  metabolit  yang  relatif  kom- pleks (Sasidharan et al., 2011). Fraksinasi bertingkat cair-cair  dengan  beberapa  jenis  pelarut  dengan polaritas yang berbeda dilakukan untuk memisahkan ekstrak  kasar  menjadi  beberapa  fraksi/kelompok senyawa  dengan  kepolaran  yang  cenderung  sama (Abubakar  dan  Haque,  2020).  Dalam  proses  fraksi- nasi bertingkat cair-cair terjadi kontak langsung anta- ra dua pelarut, sehingga perlu dipertimbangkan peng- gunaan pelarut dengan polaritas yang berbeda agar tidak saling larut dan terpisah menjadi dua fase untuk memudahkan pemisahan (Gonçalves et al., 2015). Fraksi  kering  dari  empat  pelarut  berbeda  yang dihasilkan  dari  fraksinasi  ekstrak  metanolik  sampel kopi robusta dan arabika secara representatif dapat dilihat pada  Gambar  1  (A),  fraksi  dari  setiap  pelarut memiliki bentuk yang berbeda. Gambar 1 (B) menun- jukkan rata-rata rendemen, dan fraksi terbanyak ada- lah fraksi air, nilainya berkisar antara 57,85-63,36%. Kemudian  rendemen  fraksi  paling  sedikit  diperoleh dari  fraksi  n-heksana  dengan  kisaran  nilai  antara 0,39-0,93%. Hal ini menunjukkan bahwa kandungan ekstrak  metanolik  sampel  kopi  robusta  dan  arabika didominasi oleh senyawa polar.

## Profil kimia fraksi kopi
Spektra FTIR-ATR dari empat fraksi sampel kopi robusta dan arabika secara representatif ditunjukkan pada  Gambar  2.  Perbedaan  varietas  sampel  kopi, yaitu robusta dan arabika, tidak menunjukkan adanya perbedaan  nyata  pada  profil fingerprinting nya. Namun,  masing-masing  fraksi  kopi  dengan  pelarut yang berbeda memiliki profil fingerprinting yang khas dan berbeda satu dengan lainnya.
Pada dasarnya, daerah bilangan gelombang mid infrared (4000 –400 cm -1 ) terdiri dari 4 daerah utama, yaitu  daerah  ikatan  rangkap  tiga  (2500 –2000  cm -1 , umumnya ikatan C≡N dan C≡C), daerah regangan X- H (4000 –2500 cm -1 , menggambarkan regangan ikat- an O-H, C-H, dan N-H), daerah sidik jari , dan daerah ikatan  rangkap  dua  (2000-1500  cm -1 ,  umumnya menunjukkan  pita  serapan  C ꓿ C,  C ꓿ O,  dan  C ꓿ N) (Nawrocka  dan  Lamorska,  2013).  Perbedaan  yang jelas  terlihat  dari  keempat  spektra  tersebut,  yaitu pada fraksi air dan etil asetat terdapat puncak mele- bar  pada  daerah  3350-3200  cm -1 yang  merupakan serapan dari gugus fungsi hidroksil atau fenol (O-H). Kemudian  pada  fraksi  n-heksana  terdapat  puncak pada  daerah  2950-2850  cm -1 dengan  intensitas serapan  yang  cukup  tinggi  dibandingkan  dengan fraksi  lain,  puncak  tersebut  merupakan  serapan gugus  fungsi  alkana  (C-H).  Menurut  Wang  dan  Lim (2012),  vibrasi  ulur  ikatan  C-H  pada  kopi  sangrai terutama  berasal  dari  lipid.  Hal  ini  sejalan  dengan
K E A A E K H H I II
penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  n- heksana  merupakan  pelarut  yang  paling  optimum untuk mengekstrak lipid dari kopi (Loyao et al., 2018). Puncak 1730 cm -1 pada fraksi n-heksana juga meru- pakan  serapan  gugus  karbonil  (C ꓿ O)  alifatik  kelom- pok  ester  yang  berkaitan  dengan  keberadaan  lipid (Craig et al., 2015).
Keterangan:  I=  Arabika,  II=  Robusta,  H=  n-heksana,  K= kloroform, E= etil asetat, A= air
Note:  H=  n-hexane,  K=  chloroform,  E=  ethyl  acetate,  A= water/distilled water
Gambar 1.  Fraksi kering (A) dan % rendemen fraksi (B) sampel kopi robusta dan arabika
Figure 1.   Dried fraction (A) and % yield fraction (B) of robusta and arabica coffee samples
Perbedaan  lain  yang  terlihat,  yaitu  pada  fraksi kloroform  terdapat  dua  puncak  tajam  berdekatan dengan  intensitas  serapan  yang  cukup  tinggi  pada bilangan gelombang 1700 dan 1640 cm -1 , sementara pada fraksi lain, hanya terdapat 1 puncak pada bila- ngan gelombang 1700 cm -1 dengan serapan medium. Kedua  puncak  tersebut  merupakan  serapan  gugus fungsi  karbonil  (C=O),  namun  menurut  Link et  al. (2014)  dan  Craig et  al. (2017),  bilangan  gelombang
1640 cm -1 spesifik merujuk pada gugus fungsi karbo- nil dari kafein. Identifikasi keberadaan senyawa seca- ra spesifik berdasarkan gugus fungsi  dengan meng- gunakan  spektra  FTIR-ATR  belum  dapat  dilakukan secara pasti, namun data gugus fungsi yang spesifik pada setiap senyawa dapat  digunakan untuk meng- analisis korelasi spektra dengan sifat sampel meng- gunakan  pendekatan  kemometrik  (Munyendo et  al., 2022).  Identifikasi  gugus  fungsi  pada  fraksi  kopi dengan FTIR-ATR menghasilkan spektra dengan set data  yang  cukup  besar,  untuk  dapat  mengimbangi kumpulan  data  tersebut  dapat  dilakukan  pengola- haan  data  dengan  metode  analisis  data  multivariat (Worley dan Powers, 2013).

## Aktivitas antioksidan fraksi kopi
Pengujian  aktivitas  antioksidan  fraksi  kopi  dila- kukan dengan metode ABTS dan CUPRAC. Kedua- nya dipilih karena memiliki kelarutan yang baik dalam pelarut  air dan  pelarut organik, sehingga berpotensi untuk  pengujian  senyawa  antioksidan  yang  bersifat lipofilik  dan  hidrofilik  (Özyürek et  al., 2011).  Pengu- kuran aktivitas antioksidan fraksi kopi dengan metode ABTS dan CUPRAC menunjukkan hasil yang berva- riasi  (Gambar  3).  Berdasarkan  fraksi  sampel  kopi yang  diukur,  metode  pengujian  aktivitas  antioksidan ABTS dan CUPRAC  menunjukkan profil yang relatif sama, aktivitas antioksidan tertinggi  ada  pada fraksi etil asetat, kemudian diikuti oleh fraksi air. Sementara fraksi kloroform dan n-heksana menunjukkan tingkat aktivitas antioksidan yang rendah, dengan profil yang sedikit  berbeda  pada  metode  ABTS  dan  CUPRAC. Hal ini menunjukkan bahwa aktivitas antioksidan dari sampel kopi sangat dipengaruhi oleh komposisi dan kandungan senyawa yang cenderung polar.
Uji lanjut Duncan’s Multiple Range Test (DMRT) pada taraf 5% menunjukkan terdapat perbedaan pro- fil aktivitas antioksidan yang terukur dengan metode ABTS  dan  CUPRAC.  Berdasarkan  varietas  sampel kopi,  hasil  pengujian  aktivitas  antioksidan  dengan metode ABTS menunjukkan bahwa % inhibisi seluruh fraksi  sampel  kopi  arabika  relatif  lebih  besar  diban- dingkan  dengan  fraksi  sampel  kopi  robusta.  Pengu- jian  aktivitas  antioksidan  dengan  metode  CUPRAC menghasilkan  profil  yang  berbeda  pada  fraksi  etil asetat dan air, kapasitas antioksidan fraksi etil asetat dan  air  dari  sampel  kopi  robusta  lebih  besar  diban- dingkan dengan sampel kopi  arabika.  Nilai rata-rata persen  inhibisi  sampel  kopi  arabika  adalah  94,80%. Namun  pengukuran  kapasitas  antioksidan  dengan metode CUPRAC menghasilkan nilai rata-rata kapa- sitas antioksidan untuk fraksi etil asetat sampel kopi robusta  sebesar  5,85  mmol  TE/g,  yang  lebih  tinggi dan berbeda signifikan dibandingkan dengan sampel kopi  arabika  (5,57  mmol  TE/g).  Hal  ini  dapat  terjadi karena  metode  evaluasi  aktivitas  antioksidan  yang berbeda memiliki mekanisme aksi yang berbeda pula (Pokorná et al., 2015; Anh-Dao et al., 2022).
A -10 10 30 50 70 N-heksana Kloroform Etil asetat Air Ren d e m e n Rat a -ra ta (% ) Fraksi B Robusta Arabika Fraction N-hexane  Chloroform  Ethyl Acetate  Water Yi e ld ( % ) Etil Asetat
Gambar 2.  Spektra FTIR-ATR fraksi n-heksana, kloroform, etil asetat, dan air dari sampel kopi robusta dan arabika
Figure 2.   FTIR-ATR spectra of n-hexane, chloroform, ethyl acetate, and water fractions from robusta and arabica coffee samples

## Hasil analisis data multivariat
Pada penelitian ini dihasilkan data hasil analisis metabolit dengan dimensi yang besar, untuk mengim- bangi  tingginya  dimensi  data  yang  diperoleh,  maka digunakan  metode  analisis  data  multivariat  yang dapat  menganalisis  kumpulan  data  secara  menye- luruh  sehingga  dapat  diperoleh  kesimpulan  yang relevan  (Worley  dan  Powers,  2013).  Pendekatan statistika  dalam  metode  analisis  data  multivariat dapat dimanfaatkan untuk analisis beberapa variabel secara bersamaan (Long, 2013).
Hasil analisis  PCA dari data spektra FTIR-ATR (Gambar  4A),  menunjukkan  bahwa  tren  klasifikasi berdasarkan varietas sampel kopi kurang mengelom- pok  dengan  baik,  hanya  ada  tren  pengelompokan kopi  robusta  dan  arabika  dari  fraksi  n-heksana. Sementara  jika  diklasifikasikan  berdasarkan  pelarut fraksinya (Gambar 4B) terdapat tren pengelompokan yang tervisualisasi dengan baik. Hal ini menjelaskan bahwa data spektra FTIR-ATR tidak dapat menjelas- kan perbedaan profil kimia fraksi antara sampel kopi robusta dan arabika. Sementara jika diklasifikasikan berdasarkan  pelarut  fraksinya,  data  spektra  FTIR-
4000 3000 2000 1000
4000 3000
2000
1000 Fraksi n-heksana varietas robusta N-hexane fraction, robusta Fraksi n-heksana varietas arabika N-hexane fraction, arabika

## Fraksi kloroform varietas robusta
Chloroform fraction, robusta

## Fraksi kloroform varietas arabika
Chloroform fraction, arabica
Fraksi etil asetat varietas robusta Ethyl acetate fraction, robusta

## Fraksi etil asetat varietas arabika
Ethyl acetate fraction, arabica
Fraksi air varietas robusta Water fraction, robusta Fraksi air varietas arabika
Water fraction, arabica
Ab s o rb a n s i Ab s o rb a n c e Bilangan Gelombang (cm -1 ) Wavenumber (cm -1 ) 0.00 0.33 0.22 0.11 0.00 0.33 0.22 0.00 0.11 0.36 0.24 0.24 0.12 0.00 0.36 0.12 0.00 0.75 0.50 0.00 0.25 0.75 0.50 0.25 0.00 0.72 0.24 0.48 0.00 0.24 0.48 0.72
J. Teknol. dan Industri Pangan Vol. 34(1): 70-85 Th. 2023
ATR dapat menggambarkan adanya perbedaan profil kimia  dari  masing-masing  fraksi  sampel  kopi  berda- sarkan pelarutnya.
Model  PCA  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini memiliki nilai R 2 X (cum) dan Q 2 (cum) masing-masing sebesar 0,998 dan 0,995. Nilai R 2 X mendekati 1 dan nilai  Q 2 lebih  besar  dari  0,5  membuktikan  bahwa model PCA yang dihasilkan memiliki kredibilitas yang baik.  Nilai  R 2 X  menggambarkan  kemampuan  model menerangkan  pengaruh  perlakuan  terhadap  penge- lompokkan  variabel  X  dan  nilai  Q 2 menggambarkan kemampuan prediktif model terhadap perlakuan dan variabel  (Blasco et  al., 2015;  Worley  dan  Powers,
2016). Model PCA dari data spektra FTIR-ATR pene- litian ini menghasilkan 6 komponen utama ( Principal Component/ PC)  yang  dapat  menjelaskan  99,8% keragaman  data  dari  total  variasi.  Dua  PC  pertama pada score plot PCA (Gambar 4) dapat menerangkan 89,8%  (PC1=  80,3%;  PC2=  9,5%)  keragaman  data dari total variasi.
Menurut Worley dan Powers (2016), kemampu- an  pemodelan  PCA  masih  terbatas,  yaitu  hanya mampu  mengungkapkan  perbedaan  yang  menjadi kontributor  utama  dari total  keseluruhan  variabilitas, misalnya dalam penelitian ini adalah fraksi dari bebe- rapa pelarut sebagai faktor pembedanya.
Keterangan: 1,2,3,4 = ulangan fraksinasi Note: 1,2,3,4 = fractionation repetition
Gambar 3.  Aktivitas antioksidan fraksi kopi dengan metode ABTS (A) dan CUPRAC (B) untuk semua ulangan Figure 3.   Antioxidant activity of coffee fraction by ABTS assay (A) and CUPRAC assay (B) for all replicates
a a a a a a a a g g g g e e e e c c c c b b b b f f f f d d d d -1 0 1 2 3 4 5 6 N-heksana Kloroform Etil asetat Air Ka p a s ita s An ti o k s id a n (m m o l T E/g F ra k s i) An ti o x id a n t Cap a c ity
(m m o l T E/g F ra c ti o n ) Fraksi Fraction B Robusta Arabika N-hexane Chloroform Ethyl Acetate Water a a a a a a a a e e e e c c c c a a a a b b b b e e e e d d d d -10 10 30 50 70 90 N-heksana Kloroform Etil asetat Air % i n h ib is i ABT S
% ABTS in h ib iti o n Fraksi Fraction A Robusta Arabika N-hexane Chloroform
Ethyl Acetate Water 2 1 3 4
2 1 3 4 2 1 3 4 2 1 3 4 2 1 3 4 2 1 3 4
2 1 3 4 2 1 3 4 Etil Asetat Etil Asetat
J. Teknol. dan Industri Pangan Vol. 34(1): 70-85 Th. 2023
Namun metode analisis PCA merupakan meto- de  dasar  untuk  pengolahan  data  berdimensi  tinggi, hasilnya  dijadikan  sebagai  acuan  dalam  penilaian kualitas model yang dihasilkan. Jika model PCA yang dihasilkan  kurang  dapat  diandalkan,  maka  analisis data multivariat lebih lanjut yang menggunakan varia- bel  respon  juga  akan  menghasilkan  model  dengan kredibilitas rendah. Analisis lebih lanjut dilakukan de- ngan  metode  analisis  data  multivariat supervised Orthogonal  Projection  to  the  Least  Square (OPLS) yang dapat mereduksi dimensi data dengan mengo- relasikan  profil  kimia  dari  fraksi  sebagai  variabel  X (penduga)  dengan  aktivitas  antioksidannya  sebagai variabel Y (respon). Analisis OPLS digunakan untuk mempelajari  gugus  fungsi  dari  fraksi  kopi  yang memiliki korelasi positif terhadap aktivitas antioksidan dengan  cara  memisahkan  perubahan  pada  variabel X  menjadi  dua  kelompok,  yaitu  kelompok  yang  ber- kaitan  linier  dengan  variabel  Y  dan  kelompok  yang tidak berkaitan dengan variabel Y (tegak lurus/ortho- gonal)  (Vajargah et  al., 2014).  Pada  penelitian  ini, dilakukan pengujian aktivitas antioksidan dengan dua metode uji yang berbeda, yaitu ABTS dan CUPRAC, sehingga diperoleh dua set data variabel respon yang berbeda.  Masing-masing  set  data  aktivitas  antioksi- dan  dianalisis  korelasinya  dengan  profil  kimia  fraksi sampel kopi menggunakan metode OPLS.
Model OPLS yang dihasilkan pada penelitian ini berhasil  mereduksi  dimensi  data  menjadi  satu  kom- ponen  prediktif  dan  dua  komponen  orthogonal (1+2+0). Korelasi profil kimia fraksi dengan aktivitas antioksidan yang terukur dengan metode ABTS dan metode CUPRAC dapat menghasilkan model OPLS dengan  nilai  R 2 X  (cum),  R 2 Y  (cum),  dan  Q 2 (cum) yang tinggi, di atas 0,9, ini menjelaskkan bahwa mo- del  OPLS  yang  dihasilkan  memiliki  kredibilitas  yang baik. Validasi model dengan CV-ANOVA dan uji per- mutasi  dengan  50  permutasi  juga  menunjukkan peforma yang baik (Gambar 5C dan D). Hal ini dapat dilihat dari nilai p yang sangat jauh lebih kecil dari nilai maksimum  yang  diterima  ( p <0,05),  dan  plot  permu- tasi yang dihasilkan, yaitu nilai R 2 dan Q 2 dari model asli  selalu  lebih  tinggi  dari  pada  semua  model  hasil permutasi  (Eriksson et  al., 2013). Score plot  OPLS (Gambar 5A dan B) menunjukkan adanya klasifikasi yang cukup jelas antara fraksi kopi dengan aktivitas antioksidan  yang  tinggi,  sedang,  dan  rendah  baik pada  metode  ABTS  maupun  metode  CUPRAC. Karakterisasi  data  gugus  fungsi  yang  berkontribusi kepada  aktivitas  antioksidan  dari  fraksi  kopi  dapat diidentifikasi dengan beberapa cara, antara lain ada- lah dengan menggunakan  nilai  Y- related profile dan nilai VIP.
Keterangan: A pada huruf pertama = arabika, R pada huruf pertama = robusta, H, K, E, dan A pada huruf kedua menun- jukkan perbedaan pelarut fraksi, H = n-heksana, K = kloroform, E = etil asetat, A = air, 1 2 3 4 = ulangan fraksinasi; PC1 = 80,3%; PC2 = 9,5%
Note: A in the first letter = arabica, R in the first letter = robusta, H, K, E, dan A in the second letter indicate different solvent fraction, H = n-hexane, K = chloroform, E = ethyl acetate, A = water, 1 2 3 4 = fractionation repetition; PC1 = 80,3%; PC2 = 9,5%
Gambar 4. Score  plot dari  PCA  data  spektra  FTIR-ATR  berdasarkan  varietas  sampel  kopi  (A)  dan  pelarut fraksi (B)
Figure 4.   PCA  Score  plot  of  FTIR-ATR  data  spectra  based  on  coffee  sample  varieties  (A)  and  fractional solvent (B)
A
B 15 10 -10 -15 -5 5 0 -20 15 10 -10 -15 -5 5 0 -20 t[ 2 ] -60 0 20 -40
-20 40 -60 0 20 -40 -20 40 t[1] t[1] t[ 2 ]
Q 2 D R 2 -0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.8 1 0.8 0.6 -0.2 -0.4 0 0.4 0.2 -0.6 1 -0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.8 1 0.8 0.6 -0.2 -0.4 0 0.4 0.2 -0.6 R 2 Q 2 C
Keterangan: A pada huruf pertama = arabika, R pada huruf pertama = robusta, H, K, E, dan A pada huruf kedua menun- jukkan perbedaan pelarut fraksi, H = n-heksana, K = kloroform, E = etil asetat, A = air, 1 2 3 4 = ulangan fraksinasi Note: A in the first letter = arabica, R in the first letter = robusta, H, K, E, dan A in the second letter indicate different solvent fraction, H = n-hexane, K = chloroform, E = ethyl acetate, A = water, 1 2 3 4 = fractionation repetition
Gambar 5. Score plot OPLS x ABTS (A), score plot OPLS x CUPRAC (B), serta validasi model OPLS untuk metode uji aktivitas antioksidan ABTS (C), dan CUPRAC (B)
Figure 5.   OPLS x ABTS OPLS score plot (A), OPLS x CUPRAC OPLS score plot (B), and OPLS model validation of ABTS assay (A), and CUPRAC assay (B)
mmol TE/g B 15 10 -10 -15 -5 5 0 -20 -40 -10 0 -30 -20 30 10 20 5 4 0 1 3 2 to [1 ] t[1] % inhibisi A 30 20 -20 -30 -10 10 0 -40 -40 -10 0 -30 -20 30 10 20 80 60 -20 0 40 20 to [1 ] t[1]
Plot  Y- related profile baik  yang  dihasilkan  dari ABTS maupun metode CUPRAC (Gambar 6) memili- ki profil yang relatif sama, terdapat 11 daerah puncak bilangan  gelombang  yang  memiliki  korelasi  positif terhadap  aktivitas  antioksidan  (nilai  Y- related  profile positif). Daerah puncak bilangan gelombang tersebut kemudian  diidentifikasi  berdasarkan  nilai  VIP  untuk menganalisis relevansinya dengan aktivitas antioksi- dan.  Nilai  VIP  merupakan  parameter  yang  dapat menjelaskan  seberapa  penting  (relevan)  variabel  X dalam  model  OPLS,  semakin  besar  nilai  VIP  maka variabel  akan  semakin  relevan.  Pada  umumnya, variabel dengan nilai VIP yang kurang dari 0,5 sudah dianggap tidak relevan dengan model (Galindo-Prieto et  al., 2014).  Daerah  puncak  bilangan  gelombang yang berkorelasi positif dengan aktivitas antioksidan (daerah  nomor  1,  5,  6,  9,  10,  dan  11)  pada  plot  Y- related  profile, dikarakterisasi  lebih  lanjut  karena
terdapat  sinyal  data  gugus  fungsi  penting  sebagai penanda  senyawa  antioksidan.  Hasil  karakterisasi data gugus fungsi disajikan pada Tabel 1.
Variabel  paling  relevan  dengan  aktivitas  anti- oksidan  pada  metode  ABTS  dan  metode  CUPRAC berdasarkan  nilai  VIP  terdapat  di  daerah  puncak bilangan  gelombang  nomor  9  pada  plot  Y- related profile ,  yaitu  pada  bilangan  gelombang  1176-1106 cm -1 dan    1270-1240  cm -1 dengan  kisaran  nilai  VIP masing  masing  1,46-1,72  dan  0,89-1,42.  Daerah tersebut  merupakan  serapan  dari  vibrasi  ulur  ikatan C-OH yang diturunkan dari sikloheksana C-H (Liang et al., 2016a). Gugus fungsi tersebut banyak ditemu- kan  pada  isomer  senyawa  asam  klorogenat  yang merupakan  senyawa  fenolik  utama  dalam  kopi  dan sangat  berkontribusi  terhadap  aktivitas  antioksidan kopi (Herawati et al., 2019b).
Gambar 6. Plot Y-related profile dengan metode ABTS (A) dan metode CUPRAC (B) Figure 6.   Y-related profile plot ABTS assay (A) and CUPRAC assay (B)
0.3 0.2 -0.2 -0.3 -0.1 0.1 0 -0.4 0.4 Y Re la te d Pro fi le ( % ) 3 6 5 4 .6 0 3 2 8 4 .3 2 3 1 6 0 .8 9 3 5 3 1 .1 7 3 4 0 7 .7 4 30 37 .46 2 9 1 4 .0 4 2 7 9 0 .6 1 2 6 6 7 .1 8 2 5 4 3 .7 5 2 4 2 0 .3 3 2 2 9 6 .9 0 2 1 7 3 .4 7 2 0 5 0 .0 5 1 9 2 6 .6 2 1 8 0 3 .1 9 1 6 7 9 .7 7 1 5 5 6 .3 4 1 4 3 2 .9 1 1 3 0 9 .4 8 1 1 8 6 .0 6 1 0 6 2 .6 3 9 3 9 .2 0 3 8 1 5 .7 7 6 6 9 2 .3 4 9 5 6 8 .9 2 2 A 1 2 3 4 5  6 7 8 9 10 11 Var ID (Wavenumber) Var ID (Wavenumber) 0.3 0.2 -0.2 -0.3 -0.1 0.1 0 -0.4 0.4 Y Re la te d Pro fi le (KA)
3 6 6 3 .2 8 8 3 2 9 3 .0 0 3 1 6 9 .5 7 3 5 3 9 .8 5 3 4 1 6 .4 2 3 0 4 6 .1 4 2 9 2 2 .7 2 2 7 9 9 .2 9 2 6 7 5 .8 6 2 5 5 2 .4 3 2 4 2 9 .0 1 2 3 0 5 .5 8 2 1 8 2 .1 5 2 0 5 8 .7 3 1 9 3 5 .3 0 1 8 1 1 .8 7
16 88 .44
1 5 6 5 .0 2 1 4 4 1 .5 9 1 3 1 8 .1 6 1 1 9 4 .7 3 1 0 7 1 .3 1
9 4 7 .8 8 1 8 2 4 .4 5 4 70 1. 0 27
5 7 7 .6 0 0 B 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
J. Teknol. dan Industri Pangan Vol. 34(1): 70-85 Th. 2023
Sejalan  dengan  penelitian  ini,  gugus  fungsi sikloheksana  memiliki  korelasi  positif  dan  relevansi yang  sangat  tinggi  terhadap  aktivitas  antioksidan kopi. Gugus fungsi sikloheksana juga terdeteksi ber- korelasi  positif  dengan  relevansi  tinggi  pada  daerah puncak  10,  yaitu  pada  daerah  bilangan  gelombang 804-817  cm -1 .  Variabel  lain  yang  memiliki  nilai  VIP tinggi  ada  pada  daerah  nomor  1  dari  plot  Y- related profile, yaitu daerah 3660-2970 cm -1 dengan kisaran nilai  VIP 1,16-1,46. Ini merupakan daerah khas dari gugus fungsi OH yang berkaitan erat dengan senya- wa fenolik dalam kopi (Abreu et al., 2020). Daerah  2925-2908  cm -1 juga  merupakan  varia- bel yang penting dengan kisaran nilai VIP 0,91-1,01, bilangan  gelombang  tersebut  berkaitan  dengan gugus fungsi C=O serta gugus vibrasi ulur asimetris dan  simetris  C-H  dari  CH 2 alifatik  pada  asam  lemak (Raba et al., 2015; Sahachairungrueng et al., 2022). Lipid  pada  kopi  terdiri  dari  trigliserida,  sterol,  asam lemak dan senyawa diterpen pentasiklik cafestol dan kahweol yang  memiliki  sifat  antioksidan  (Ludwig et al., 2014). Bilangan gelombang 1665-1635 cm -1 (gu- gus karbonil amida) dan 1606-1580 cm -1 (gugus fung- si C=C pada cincin fenil) merupakan puncak serapan gugus fungsi yang terdapat dalam senyawa antioksi- dan trigonelline dan  asam  klorogenat  (Liang et  al., 2016a; Belchior et al., 2022). Gugus fungsi lain yang teridentifikasi memiliki nilai VIP yang tinggi dan berko- relasi positif terhadap antioksidan adalah gugus fung- si amino (N-C-CO), C-H pada cincin fenil, R-OH, dan C-H  pada  senyawa  aromatik  dan  hidrokarbon  tak jenuh.
Plot OPLS X-Var (Gambar 7) menunjukkan bah- wa sebagian besar puncak bilangan gelombang yang memiliki  relevansi  tinggi  jumlahnya  melimpah  pada fraksi dengan aktivitas antioksidan yang tinggi, yaitu fraksi etil asetat dan fraksi air, baik pada kopi robusta
maupun  arabika.  Puncak  bilangan  gelombang  de- ngan nilai relevansi tertinggi, yaitu pada daerah bila- ngan  gelombang  sekitar  1176-1106  cm -1 ditemukan sangat melimpah pada fraksi etil asetat sampel kopi robusta dan arabika (Gambar 7D). Pada puncak bila- ngan gelombang daerah 3660-2970 cm -1 , ditemukan adanya  perbedaan  kelimpahan  pada  fraksi  n- heksana  dari  sampel  kopi  robusta  dan  arabika, puncak  ini  ditemukan  melimpah  pada  fraksi  n- heksana dari sampel kopi robusta, tetapi tidak pada sampel  kopi  arabika.  Kelimpahan  puncak  bilangan gelombang  ini  juga  ditemukan  cukup  tinggi  pada fraksi  etil  asetat  dan  fraksi  air  sampel  kopi  robusta dan arabika (Gambar 7A).
Puncak  bilangan  gelombang  745-735  cm -1 me- miliki pola sebaran kelimpahan yang berbeda dengan puncak bilangan gelombang lainnya. Sebagian besar puncak  bilangan  gelombang  yang  relevan  terhadap aktivitas antoksidan ditemukan melimpah pada fraksi etil  asetat  dan  fraksi  air,  namun  puncak  bilangan gelombang 745-735 cm -1 banyak terdapat pada fraksi kloroform sampel kopi robusta dan arabika (Gambar 7F).  Hal  ini  mengindikasikan  gugus  fungsi  senyawa aromatik  dan  alkena  terdistribusi  melimpah  pada fraksi kloroform sampel kopi robusta dan arabika.
Dari  identifikasi  profil  kimia  dan  aktivitas  anti- oksidan fraksi kopi ini, dapat diperoleh informasi pen- ting  yang  bermanfaat  untuk  optimasi  pemanfaatan potensi  antioksidan  kopi.  Pelarut  etil  asetat  berhasil diidentifikasi  memiliki  kemampuan  yang  baik  dan sangat efisien dalam mengekstrak senyawa antioksi- dan dari kopi dibandingkan dengan 3 pelarut lainnya Hasil  identifikasi  jenis  pelarut  dan  gugus  fungsi senyawa  relevan  yang  berkorelasi  positif  terhadap aktivitas antioksidan ini dapat dijadikan acuan untuk menghasilkan  ekstrak  kopi  kaya  antioksidan  yang dapat dimanfaatkan di bidang kesehatan
Tabel 1. Karakterisasi data gugus fungsi relevan yang berkorelasi positif dengan aktivitas antioksidan Table 1. Characterization of relevant functional groups which are positively correlated with antioxidant activity
Daerah ( Area ) Bilangan Gelombang ( Wavenumbers ) (cm -1 ) Nilai VIP ( VIP Value ) Gugus Fungsi ( Functional Groups ) Contoh Senyawa ( Example Compound ) Referensi ( Reference ) ABTS CUPRAC 1 3660-2970 2925-2908 1.16-1.46 0.91-1.01 1.17-1.45 0.91-0.97 OH ( phenol, alcohol, carboxylic acid ) C=O dan C-H Phenolic compound Lipid (Abreu et al., 2020) (Sahachairungrueng et al., 2022) 5 1665-1635 1606-1580 0.80-1.27 1.03-1.25 0.83-1.32 1.00-1.11 O=C-N ( amide carbonyl ) C=C phenyl ring Alkaloid, trigonelline Chlorogenic acid (Belchior et al., 2022) (Liang et al., 2016a) 6 1522-1507 0.94-1.17 0.94-1.21 N-C-CO ( amino group ) Amino acid (Wang dan Lim, 2012) 9 1270-1240 1176-1106 1064-1029 0.89-1.30 1.46-1.53 1.01-1.24 0.94-1.42 1.46-1.72 0.96-1.17 C-H phenyl ring C-OH cyclohexane R-OH Chlorogenic acid (Liang et al., 2016a; Abreu et al., 2020) 10 804-817 1.02-1.13 1.06-1.17 C-O cyclohexane Chlorogenic acid (Liang et al., 2016a) 11 745-735 0.97-0.99 1.29-1.32 C-H ( aromatic and alkene ) Unsaturated hydrocarbons (Saragih et al., 2021)
X v a r 0.4 0.3 0.2 0.1 A H 1 A H 2 A H 3 A H 4 AK1 AK2 AK3 AK4 AE1 AE2 AE3 AE4 AA1 AA2 AA3 AA4 RH1 RH2 RH3 RH4 R K 1 R K 2 R K 3 R K4 R E 1 R E 2 R E 3 R E 4 R A 1 R A 2 R A 3 R A 4 Obs ID (Primary) DS1.KA 5
4 3 2 1 0 C A H 1 AH 2 A H 3 A H 4 AK1 AK2 AK3 AK4 AE1 AE2 AE3 AE4 AA1 AA2 AA3 AA4 RH1 RH2 RH3 RH4 R K 1 R K 2 R K 3 R K 4 R E 1 R E 2 R E 3 R E 4 R A 1 R A 2 R A 3 R A 4 Obs ID (Primary) X v a r 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 5 4 3 2 1 0 DS1.KA B X v a r 0.55 0.45 0.35 0.25 0.15 0.05 5 4
3 2 1 0 A H 1 A H 2 A H 3 A H 4 AK1 AK2 AK3 AK4 AE1 AE2 AE3 AE4 AA1 AA2 AA3 AA4 RH1 RH2 RH3 RH4 R K 1 R K 2 R K 3 R K 4 R E 1 R E 2 R E 3 R E4 R A 1 R A 2 R A 3 R A 4 Obs ID (Primary) DS1.KA A X v a r 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 AH 1 A H 2 A H 3 A H 4 AK1 AK2 AK3 AK4 AE1 AE2 AE3 AE4 AA1 AA2 AA3 AA4 RH1 RH2 RH3 RH4 R K 1 R K 2 R K 3 R K 4 R E 1 R E 2 R E 3 R E 4 R A 1 R A 2 R A 3 R A 4 Obs ID (Primary) 5 4 3 2 1 0 DS1.KA D DS1.KA E X v a r 0.3 0.2 0.1 5 4 3 2
1
0 AH 1 A H 2 A H 3 A H 4 AK1 AK2 AK3 AK4 AE1 AE2 AE3 AE4 AA1 AA2 AA3 AA4 RH1 RH2 RH3 RH4 R K 1 R K 2 R K 3 R K 4 R E 1 R E2 R E 3 R E 4 R A 1 R A 2 R A 3 R A 4 Obs ID (Primary)
Gambar 7. Plot OPLS X-Var gugus fungsi relevan yang berkorelasi positif dengan aktivitas antioksidan Figure 7.  OPLS X-Var plot of relevant functional groups which are positively correlated with antioxidant activity
X v a r 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.2 0.4 0.3 A H 1 A H 2 A H 3 A H 4 AK1 AK2 AK3 AK4 AE1 AE2 AE3 AE4 AA1 AA2 AA3 AA4 RH1 RH2 RH3 RH4 R K 1 R K 2 R K3 R K 4 R E 1 R E 2 R E 3 R E 4 R A 1 R A 2 R A 3 R A 4 Obs ID (Primary) DS1.KA F
5 4 3 2 1 0
J. Teknol. dan Industri Pangan Vol. 34(1): 70-85 Th. 2023
Selain  itu,  informasi  gugus  fungsi  relevan  yang berkorelasi positif pada  aktivitas antioksidan kopi  ini dapat  dijadikan  sebagai  gugus  fungsi marker untuk process quality  control kandungan  antioksidan  kopi, mengingat  instrumen  FTIR-ATR  merupakan  instru- men dengan metode penyiapan sampel analisis yang sederhana,  tidak  merusak  sampel,  cepat,  ekonomis dan bereso-lusi tinggi (Beasley et al., 2014; Sulistyani dan Huda, 2018).

## KESIMPULAN
Fraksi kopi robusta dan kopi arabika yang diha- silkan pada  proses fraksinasi ekstrak metanolik me- miliki profil kimia fingerprinting FTIR-ATR yang berbe- da pada masing-masing pelarut fraksi. Hal ini menan- dakan ada pengaruh perbedaan polaritas pelarut ter- hadap  profil fingerprinting senyawa  kimia  dari  fraksi kopi.  Dari  keempat  pelarut  fraksi  yang  digunakan, baik pada sampel kopi robusta maupun kopi arabika, aktivitas  antioksidan  tertinggi  ditemukan  pada  fraksi etil  asetat  dengan  nilai  rata-rata  %  inhibisi  (dengan metode  ABTS)  sebesar  93,60%  untuk  kopi  robusta dan  94,80%  untuk  kopi  arabika  serta  kapasi-tas antioksidan (dengan metode CUPRAC) sebesar 5,85 mmol  TE/g  untuk  kopi  robusta  dan  5,57  mmol  TE/g untuk kopi arabika. Fraksi dengan antioksidan terting- gi  kedua  adalah  fraksi  air  dengan  nilai  rata-rata %inhibisi (ABTS) sebesar 63,61% untuk kopi robusta dan  72,80%  untuk  kopi  arabika  serta  kapasitas antioksidan  (CUPRAC)  sebesar  3,28  mmol  TE/g untuk  kopi  robusta  dan  2,74  mmol  TE/g  untuk  kopi arabika. Kandungan senyawa yang cenderung polar memiliki pengaruh yang lebih kuat terhadap potensi aktivitas  antioksidan  dari  sampel  kopi  robusta  dan arabika. Berdasarkan karakterisasi data gugus fungsi berdasarkan plot Y- related profile dan nilai VIP, diper- oleh gugus fungsi senyawa yang relevan dan berko- relasi positif terhadap aktivitas antioksidan kopi, yaitu gugus fenol, karbonil, amida, fenil, amino, aromatik, sikloheksana dan alkena. Berdasarkan plot OPLS X- Var, gugus fungsi relevan terdistribusi sangat melim- pah pada fraksi etil asetat yang memiliki aktivitas anti- oksidan tertinggi. Terdapat perbedaan profil sebaran gugus fungsi pada fraksi n-heksana dari sampel kopi robusta dan arabika.

## DAFTAR PUSTAKA
Abreu  MB,  Marcheafave  GG,  Bruns  RE,  Scarminio IS, Zeraik ML. 2020. Spectroscopic and chroma- tographic  fingerprints  for  discrimination  of  spe- cialty  and  traditional  coffees  by  integrated  che- mometric  methods.  Food  Anal  Methods  13: 2204 –2212. https://doi.org/10.1007/s12161-02 0-01832-1
Abubakar AR, Haque M. 2020. Preparation of medici- nal plants: Basic extraction and fractionation pro- cedures  for  experimental  purposes.  J  Pharm Bioallied  Sci  12:  1-10. https://doi.org/10.4103/ jpbs.JPBS_175_19
Adetunji  OA,  Coker-Osiwoga  TF,  Okwuanalu  C, Adetayo  MO,  Adetunji OC, Ogunbiyi BT, Amah GH,  Adetunji  OA.  2021.  Comparative  study  of phytochemical  constituents,  caffeine  levels  and proximate  composition  of  liven  alkaline  coffee, nescafe  original  coffee  and  nescafe  original decaffeinated coffee. EAS J Nutr Food Sci 3: 94- 99.
Anh-Dao LT, Nhon-Duc L, Cong-Hau N, Thanh-Nho N. 2022. Variability of total polyphenol contents in  ground  coffee  products  and  their  antioxidant capacities  through  different  reaction  mecha- nisms.  Biointerface  Res  Appl  Chem  12:  4857- 4870. https://doi.org/10.33263/BRIAC124.4857 4870
Anwar  F,  Qayyum  HMA,  Hussain  AI,  Iqbal  S.  2010. Antioxidant activity of 100% and 80% methanol extracts  from  barley  seeds  ( Hordeum  vulgare L.):  Stabilization  of  sunflower  oil.  Grasas  y Aceites  61:  237-243. https://doi.org/10.3989/ gya.087409
[AOAC] Association  of  Official  Analytical  Chemist . 2012. Official methods of analysis of the AOAC international 19th edition Method 979.12. Asso- ciation of Official Analytical Chemist.
Bastian F, Hutabarat OS, Dirpan A, Nainu F, Harapan H,  Emran  TB,  Simal-Gandara  J.  2021.  From plantation  to  cup:  changes  in  bioactive  com- pounds  during  coffee  processing.  Foods  10: 2827. https://doi.org/10.3390/foods10112827
Beasley MM, Bartelink EJ, Taylor L, Miller RM. 2014. Comparison  of  transmission  FTIR,  ATR,  and DRIFT  spectra:  Implications  for  assessment  of bone  bioapatite  diagenesis.  J  Archaeol  Sci  46: 16-22. https://doi.org/10.1016/j.jas.2014.03.008 Belchior V, Botelho BG, Franca AS. 2022. Compari- son  of  spectroscopy-based  methods  and  che- mometrics  to  confirm  classification  of  specialty coffees. Foods 11: 1655. https://doi.org/10.3390/ foods11111655
Bicho NC, Leitão AE, Ramalho JC, Lidon FC. 2012. Use  of  colour  parameters  for  roasted  coffee assessment.  Ciênc  Tecnol  Aliment  Campinas 32:  436-442. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2014.
12.001
Blasco  H,  Błaszczyński  J,  Billaut  J-C,  Nadal- Desbarats  L,  Pradat  P-F,  Devos  D,  Moreau  C, Andres  CR,  Emond  P,  Corcia  P, Słowiński  R 2015. Comparative analysis of targeted metabo- lomics:  Dominance-based  rough  set  approach versus  orthogonal  partial  least  square-discrimi-
https://doi.org/10.6066/jtip.2023.34.1.70
nant  analysis.  J  Biomed  Inform  53:  291-299. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2014.12.001
Cano-Marquina  A,  Tarín  JJ,  Cano  A.  2013.  The impact  of  coffee  on  health.  Maturitas  75:  7 –21. https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2013.02.002
Craig AP, Botelho BG, Oliveira LS, Franca AS. 2017. Mid infrared spectroscopy and chemometrics as tools for the classification of roasted coffees by cup quality. Food Chem 245: 1052-1061. https: //doi.org/10.1016/j.foodchem.2017.11.066
Craig AP, Franca AS, Oliveira LS, Irudayaraj J, Ileleji
K. 2015. Fourier transform infrared spectroscopy and  near infrared spectroscopy for the  quantifi- cation of defects in roasted coffees. Talanta 134: 379-386. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2014. 11.038
Derossi  A,  Ricci  I,  Caporizzi  R,  Fiore  A,  Severini  C. 2018.  How  grinding  level  and  brewing  method (espresso,  american,  turkish)  could  affect  the antioxidant activity and bioactive compounds in a  coffee  cup.  J  Sci  Food  Agric  98:  3198-3207. https://doi.org/10.1002/jsfa.8826
Eriksson L, Byrne T, Johansson E, Trygg J, Vikstrom
C.  2013.  Multi-and  Megavariate  Data  Analysis Basic Principle and Applications. 3 rd edition. 419- 424. Stockholm: Umetrics Academy Publisher.
Galindo-Prieto B, Eriksson L, Trygg J. 2014. Variable influence on projection (VIP) for orthogonal pro- jections to latent structures (OPLS). J Chemom 28: 623-632. https://doi.org/10.1002/cem.2627 Gonçalves  D,  Teschke  MEE,  Koshima  CC, Gonçalves  CB,  Oliveira  AL,  Rodrigues  CEC. 2015. Fractionation of orange essential oil using liquid-liquid  extraction:  Equilibrium  data  for model and real systems at 298.2 K. Fluid Phase Equilib 399: 87-97. https://doi.org/10.1016/j.fluid. 2015.04.022
Hameed  A,  Hussain  SA,  Ijaz  MU,  Ullah  S,  Pasha  I, Suleria HAR. 2018. Farm to consumer: Factors affecting  the  organoleptic  characteristics  of coffee.  II:  Postharvest  processing  factors. Compr  Rev  Food  Sci  Food  Saf 17:  1184-1237. https://doi.org/10.1111/1541-4337.12365
Herawati  D,  Giriwono  PE,  Dewi  FNA,  Kashiwagi  T, Andarwulan  N.  2019a.  Critical  roasting  level determines  bioactive  content  and  antioxidant activity  of  Robusta  coffee  beans.  Food  Sci Biotechnol  28:  7-14. https://doi.org/10.1080/ 10942912.2019.1622562
Herawati  D,  Giriwono  PE,  Dewi  FNA,  Kashiwagi  T, Andarwulan N. 2019b. Three major compounds showing  significant  antioxidative, α -glucosidase inhibition, and antiglycation activities in Robusta coffee brew. Int J Food Prop 22: 994-1010. https: //doi.org/10.1080/10942912.2019.1622562
Kurniawan MF, Andarwulan N, Wulandari N, Rafi M. 2017. Metabolomic approach for understanding phenolic  compounds  and  melanoidin  roles  on antioxidant  activity  of  Indonesia  robusta  and arabica coffee extracts. Food Sci Biotechnol 26: 1475-1480. https://doi.org/10.1007/s10068-017-
0228-6
Liang N, Lu X, Hu Y, Kitts DD. 2016a. Application of attenuated  total  reflectance-fourier  transformed infrared (ATR-FTIR) spectroscopy to determine chlorogenic  acid  isomer  profile  and  antioxidant capacity of coffee beans antioxidant capacity of coffee beans. J Agric Food Chem 64: 681-689. https://doi.org/10.1021/acs.jafc.5b05682
Liang  N,  Xue  W,  Kennepohl  P,  Kitts  DD.  2016b. Interactions  between  major  chlorogenic  acid isomers  and  chemical  changes  in  coffee  brew that affect antioxidant activities. Food Chem 213: 251-259. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.201 6.06.041
Link JV, Lemes ALG, Marquetti I, dos Santos Scholz MB, Bona E. 2014. Geographical and genotypic classification  of  arabica  coffee  using  fourier transform infrared spectroscopy and radial-basis function networks. Chemom Intell Lab Syst 135: 150-156. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.201 4.04.008
Long FH. 2013.  Proteomic and  Metabolomic  Appro- aches  to  Biomarker  Discovery:  Multivariate analysis for metabolomics and proteomics data. 2 nd edition. 395-407. Elsevier Inc, United States. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818607-7.00 023-2
Loyao  AS,  Villasica  SLG,  Dela  Peña  PLL,  Go  AW. 2018.  Extraction  of  lipids  from  spent  coffee grounds  with  non-polar  renewable  solvents  as alternative.  Ind  Crops  Prod  119:  152-161. https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2018.04.017
Ludwig  IA,  Clifford  MN,  Lean  MEJ,  Ashihara  H, Crozier  A.  2014.  Coffee:  Biochemistry  and potential impact on health. Food Funct 5: 1695- 1717. https://doi.org/10.1039/C4FO00042K
Michail  A,  Sigala  P,  Grigorakis  S,  Makris  DP.  2016.
Kinetics  of  ultrasound-assisted  polyphenol extraction from spent filter coffee using aqueous glycerol.  Chem  Eng  Commun  203:  407-413. https://doi.org/10.1080/00986445.2015.100466 7
Munyendo  L,  Njoroge  D,  Hitzmann  B.  2022.  The potential  of  spectroscopic  techniques  in  coffee analysis —A  Review.  Processes  10:  71. https://doi.org/10.3390/pr10010071
Nawrocka  A,  Lamorska  J.  2013.  Determination  of Food  Quality  by  Using  Spectroscopic  Methods. Advance  in  Agrophysical  Research.  347-362 IntechOpen,  London. https://doi.org/10.5772/52 722
Niwagaba  J,  KipkoechSitienei  W.  2019.  Effect  of moisture  content  on  the  physical  properties  of coffee beans (robusta). IOSR J Agric Vet Sci 12: 1-13.
Osipova V, Polovinkina M, Gracheva Y, Shpakovsky D,  Osipova  A,  Berberova  N.  2021.  Antioxidant activity  of  some  organosulfur  compounds in vitro .  Arab  J  Chem  14:  103068. https://doi.org/ 10.1016/j.arabjc.2021.103068
Özyürek  M,  Güçlü  K,  Apak  R.  2011.  The  main  and modified CUPRAC methods of antioxidant mea- surement.  TrAC-Trends  Anal  Chem  30:  652- 664. https://doi.org/10.1016/j.trac.2010.11.016
Pellegrini  N,  Serafini  M,  Colombi  B,  Del  Rio  D, Salvatore S, Bianchi M, Brighenti F. 2003. Total antioxidant  capacity  of  plant  foods,  beverages and  oils  consumed  in  Italy  assessed  by  three different in vitro assays. J Nutr 133: 2812-2819. https://doi.org/10.1093/jn/133.9.2812
Pokorná J, Venskutonis PR, Kraujalyte V, Kraujalis P,
Dvorák P, Tremlová B, Kopriva V, Oštádalová M. 2015.  Comparison  of  different  methods  of  anti- oxidant activity evaluation of green and roast C. Arabica and C.  Robusta coffee  beans.  Acta Aliment  44:  454-460. https://doi.org/10.1093/ jn/133.9.2812
Putri  SP,  Irifune  T,  Yusianto,  Fukusaki  E.  2019. GC/MS based metabolite profiling of Indonesian specialty coffee from different species and geo- graphical  origin.  Metabolomics  15:  1-11. https://doi.org/10.1007/s11306-019-1591-5
Raba DN, Poiana M-A, Borozan AB, Stef M, Radu F, Popa MV. 2015. Investigation on crude and high- temperature  heated  coffee  oil  by  ATR-FTIR spectroscopy  along  with  antioxidant  and  anti- microbial  properties.  PLoS  One  10:  1-20. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0138080
Rodriguez YFB, Guzman NG, Hernandez JG. 2020. Effect of the postharvest processing method on the  biochemical  composition  and  sensory  ana- lysis  of  arabica  coffee.  Eng  Agric  40:  177-183. https://doi.org/10.1590/1809-4430-eng.agric.v 40n2p177-183/2020
Sahachairungrueng  W,  Meechan  C,  Veerachat  N, Thompson  AK,  Teerachaichayut  S.  2022. Assessing  the  levels  of  robusta  and  arabica  in roasted  ground  coffee  using  NIR  hyperspectral imaging  and  FTIR  spectroscopy.  Foods  11:  1- 13. https://doi.org/10.3390/foods11193122
Saragih  B,  Rahmawati  M,  Ismanto  A,  Saragih  FM. 2021.  Profile  of  FTIR  (Fourier  Transform  Infra Red)  and  comparison  of  antioxidant  activity  of coffee  with  tiwai  ( Eleutherine  americana merr). Pap 6th Int Conf Food, Agric Nat Resour. 16: 27- 31. https://doi.org/10.2991/absr.k.220101.005 Sasidharan S, Chen Y, Saravanan D, Sundram KM, Latha  LY.  2011.  Extraction,  isolation  and characterization  of  bioactive  compounds  from plants' extracts. Afr J Tradit Complement Altern Med  8:  93-130. https://doi.org/10.1007/978-3- 642-56936-4_2
Sharifi  B,  Goli  SAH,  Maghsoudlou  Y.  2017.  Antioxi- dant  activity  and  chemical  composition  of  the methanolic  extract  and  related  fractions  of Dracocephalum  kotschyi leaves  using  liquid chromatography –tandem  mass  spectrometry. Ind  Crops  Prod  104:  111-119. https://doi.org/
10.1016/j.indcrop.2017.04.030
Song  JL,  Asare  TS,  Kang  MY,  Lee  SC.  2018.
Changes  in  bioactive  compounds  and  antioxi- dant  capacity  of  coffee  under  different  roasting conditions. Korean J Plant Resour 31: 704-713.
Souard  F,  Delporte  C,  Stoffelen  P,  Thévenot  EA,
Noret  N,  Dauvergne  B,  Kauffmann  JM,  Van Antwerpen  P,  Stévigny  C.  2019.  Metabolomics fingerprint  of  coffee  species  determined  by untargeted-profiling  study  using  LC-HRMS. Food  Chem  245:  603-612. https://doi.org/10. 1016/j.foodchem.2017.10.022
Sulistyani  M,  Huda  N.  2018.  Perbandingan  metode transmisi dan reflektansi pada pengukuran poli- stirena  menggunakan  instrumentasi  spektro- skopi fourier transform infrared. Indo J Chem Sci 7: 195-198.
Sunarharum  WB, Farhan  M. 2020. Effect of manual brewing  techniques  on  the  sensory  profiles  of arabica  coffees  (aceh  gayo  wine  process  and bali  kintamani  honey  process).  IOP  Conf  Ser Earth  Environ  Sci  454:  012099. https://doi.org/ 10.1088/1755-1315/454/1/012099
Teboukeu  GB,  Djikeng  FT,  Klang  MJ,  Karuna  MSL, Womeni HM. 2018. Optimization of the extract- ion  of  natural  antioxidants  from Coffea  robusta leaves and evaluation of their ability to preserve palm  olein  from  oxidation  during  accelerated storage. Food Sci Nutr 6: 1751-1761. https://doi.org/10.1002/fsn3.702
Truong  DH,  Nguyen  DH,  Ta  NTA,  Bui  AV,  Do  TH, Nguyen  HC.  2019.  Evaluation  of  the  use  of different  solvents  for  phytochemical  consti- tuents,  antioxidants,  and in  vitro anti-inflam- matory  activities  of Severinia  buxifolia .  J  Food Qual  2019:  8178294. https://doi.org/10.1155/ 2019/8178294
Vajargah  KF,  Mehdizadeh  R,  Sadeghi-Bazargani  H. 2014. Applications of OPLS statistical method in medicine.  J  Math  Comput  Sci  8:  411-422. https://doi.org/10.22436/jmcs.08.04.09
Vignoli  JA,  Viegas  MC,  Bassoli  DG,  de  Toledo Benassi  M.  2014.  Roasting  process  affects differently the bioactive compounds and the anti- oxidant  activity  of  arabica  and  robusta  coffees. Food  Res  Int  61:  279-285. https://doi.org/10. 1016/j.foodres.2013.06.006
Wang  N,  Lim  L-T.  2012.  Fourier  transform  infrared and physicochemical analyses of roasted coffee. J  Agric  Food  Chem  60:  5446-5453. https://doi. org/10.1021/jf300348e
Wonorahardjo S, Yuniawati N, Molo ADP, Rusdi HO, Purnomo  H.  2019.  Different  Chemical  Com- pound  Profiles  of  Indonesian  Coffee  Beans  as Studied  Chromatography/Mass  Spectrometry. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environ- mental  Science.  276:  012065. https://doi.org/
10.1088/1755-1315/276/1/012065
Worley  B,  Powers  R.  2013.  Multivariate  analysis  in metabolomics.  Curr  Metabolomics  1:  92-107. https://doi.org/10.2174/2213235X11301010092
Worley B, Powers R. 2016. PCA as a practical indica- tor of OPLS-DA model reliability. Curr Metabolo- mics 4: 97-103. https://doi.org/10.2174/2213235
X113 01010092
Yashin A, Yashin Y, Xia X, Nemzer B. 2017. Antioxi- dant activity of spices and their impact on human health: A review. Antioxidants 6: 70. https://doi. org/10.3390/antiox6030070
Yuliana  ND,  Arifin  AS,  Rafi  M.  2020.  Multiple  spec- troscopic  fingerprinting  platforms  for  rapid  cha- racterization of α -glucosidase inhibitors and anti- oxidants from some commonly consumed Indo- nesian  vegetables  and  spices.  J  Food  Meas Charact  14:  1699-1707. https://doi.org/10.1007/ s11694-020-00418-z
Yulianti Y, Andarwulan N, Adawiyah DR, Herawati D, Indrasti  D.  2022.  Physicochemical  characteris- tics and bioactive compound profiles of Arabica Kalosi  Enrekang  with  different  postharvest  pro- cessing. Food  Sci Technol  Campinas 42:  1-10. https://doi.org/10.1590/fst.67622
Zhang Q-W, Lin L-G, Ye W-C. 2018. Techniques for extraction  and  isolation  of  natural  products:  A comprehensive  review.  Chinese  Med  13:  20. https://doi.org/10.1186/s13020-018-0177-x