Judul: Akurasi Metode NIRS dalam Prediksi Kandungan Kimia Green Bean Kopi Arabika Bondowoso dengan Model Kubelka-Munk
Abstrak: Indonesia merupakan negara sebagai penghasil dan pengekspor kopi dalam bentuk green bean. Saat ini, konsumsi kopi bukan lagi sebatas persoalan citarasa dan aroma saja, tetapi juga berkaitan dengan manfaat yang ingin diperoleh dari kopi terutama pada kopi green bean yang memiliki kandungan kafein serta antioksidan seperti asam klorogenat dan trigonelin. Selama ini, penentuan kandungan kimia kopi masih menggunakan metode destruktif yang kurang efisien dan efektif, sehingga dibutuhkan metode yang lebih efisien untuk mengatasi permasalahan tersebut, salah satunya dengan menggunakan Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS). Metode NIRS sudah dilakukan pada bubuk kopi, namun baru dilakukan pada bubuk kopi yang sudah disangrai (roasted) dan hasil yang diperoleh belum cukup akurat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan akurasi metode NIRS dalam prediksi kandungan kimia green bean kopi Arabika Bondowoso dengan model Kubelka-Munk. Sampel kopi digiling pada ukuran partikel 45 dan 100 mesh, dan reflektan sampel (30 gram) diukur dengan FT-NIRS pada panjang gelombang 1000-2500 nm. Selanjutnya, pengukuran kandungan kimia sampel dilakukan dengan Liquid Chromatography Mass Spectrometry (LCMS). Spektrum yang diperoleh ditransformasi ke absorban (Log 1/R) dan K/S dengan model Kubelka-Munk. Data pretreatment seperti standard normal variate (SNV), second derivative (dg2), dan kombinasinya juga dilakukan untuk meningkatkan akurasi prediksi NIRS. Proses kalibrasi dan validasi spektra NIR dan data kimia dilakukan menggunakan Partial Least Square (PLS). Evaluasi hasil kalibrasi dan validasi dilakukan berdasarkan nilai koefisien determinasi (R2), standard error of calibration (SEC), standard error of prediction (SEP), ratio of performance to deviation (RPD) dan coefficient variation (CV). Ukuran partikel 100 mesh memberikan akurasi prediksi yang lebih baik dibandingkan ukuran partikel 45 mesh pada penentuan kandungan kimia green bean kopi Arabika Bondowoso dengan NIRS. Model Kubelka-Munk yang disertai dengan data pretreatment dg2 menghasilkan akurasi tertinggi dibandingkan model absorban dan data pretreatment lainnya dalam prediksi kandungan kimia green bean kopi Arabika Bondowoso dengan NIRS. Akurasi prediksi terbaik untuk penentuan kandungan kimia green bean kopi Arabika Bondowoso dengan NIRS adalah menggunakan PLS 5-6 faktor, ukuran partikel 100 mesh, transformasi data spektra menggunakan model Kubelka-Munk, dan data pretreatment dg2 dengan nilai evaluasi statistik R2 > 0.98, RPD > 5.31, dan CV < 1.07%.
Keyword: asam klorogenat, FT-NIRS, Kubelka-Munk, trigonelin, ukuran partikel

Judul: Penentuan Kandungan Kimia Utama Biji Kopi Arabika Bondowoso secara Nondestruktif dengan Near Infrared Spectroscopy
Abstrak: Java Coffee adalah jenis kopi yang cukup terkenal di pasar kopi dunia, salah satunya yaitu kopi arabika Bondowoso dengan ekspor sekitar 144 ton. NIRS dapat diterapkan dalam penentuan kandungan utama kopi. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan kandungan kimia utama (kadar abu, air, protein, lemak, dan karbohidrat) biji kopi arabika Bondowoso secara nondestruktif dengan menggunakan near infrared spectroscopy. Data spektra NIRS diolah menggunakan turunan pertama Savitzky-Golay (dg1), turunan kedua Savitzky-Golay (dg2), multiplicative scatter correction (MSC) dan juga kombinasi normalisasi (no) dan dg1. Metode kalibrasi yang digunakan adalah partial least square (PLS), principal component regression (PCR), dan multiple linear regression (MLR). Model kalibrasi terbaik yaitu berbasis PLS untuk kadar air diperoleh pada pengolahan data turunan kedua 3 poin (dg2) dan 7 faktor (R=0,86, SEC= 0,51%, SEP=0,59%, CV=5,11%, RPD=1,98). Model kalibrasi terbaik kadar abu pada turunan pertama faktor 6 poin 3 yaitu R=0,99; SEC=0,05%; SEP=0,06%; RPD=7,31; CV=1,18%. Model kalibrasi terbaik untuk kadar karbohidrat pada kombinasi normalisasi dengan turunan pertama (no,dg1) pada faktor 6, poin 3 yaitu R=0,94; SEC=0,55%; SEP=0,65%; RPD=2,84; CV=0,94%. Kalibrasi terbaik untuk prediksi kadar lemak pada pengolahan data kombinasi normalisasi dengan turunan pertama (no,dg1) faktor 5, poin 3 yaitu R=0,94; SEC=0,37%; SEP=0,45%; RPD=2,94; CV=2,82% sedangkan pada protein, diperoleh dengan pengolahan data turunan pertama (dg1) pada faktor 4 poin 3 yaitu R=0,92; SEC=0,28%; SEP=0,35%; RPD=2,59; CV=1,91%. Penelitian ini membuktikan metode NIRS berpotensi untuk memprediksi kandungan kimia utama pada biji kopi secara nondestruktif dengan menggunakan metode PLS sebagai model kalibrasi yang terbaik.
Keyword: biji kopi Java, kandungan kimia utama, MLR, NIRS, PCR, PLS

Judul: Penggunaan Teorema Homeomorphy 2-Manifold dan Teorema Euler Poincare pada Torus 𝑇�� dan Simplicial Complex 𝐾��
Abstrak: Two dimensional topological spaces are said to be homeomorphic if they have the same topological invariant, where one of topological invariant used is an Euler characteristic. Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem and Euler Poincare’s Theorem are used to distinguish two topological spaces. Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem uses Euler characteristic to identify two dimensional topological spaces. Euler Poincare’s Theorem is an alternative way to find Euler characteristic with Betti number, which is topological invariant as well. The objective of this paper is to investigate the homeomorphism of torus 𝑇����� and simplicial complex 𝐾�����. Topological space torus and simplicial complex 𝐾����� have the same Euler characteristic, which is two. Based on Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem topological space torus 𝑇����� and simplicial complex 𝐾����� is homeomorphic.
Keyword: simplicial, torus, Euler, homeomorphism, topology