Judul: Pengembangan Model Penentuan Kandungan Kimia Utama Pembentuk Flavor Biji Kopi Java Preanger Menggunakan FT-NIRS.
Abstrak: Kafein, trigonelin dan asam klorogenat (CGA) merupakan indikator penting yang mempengaruhi flavor dari minuman kopi. Pada umumnya, penentuan konsentrasi kafein, trigonelin dan CGA dilakukan menggunakan metode kimia yang bersifat destruktif, memerlukan waktu pengerjaan yang cukup lama dan mahal, sehingga diperlukan metode alternatif untuk penentuan kandungan tersebut secara cepat, salah satunya yaitu dengan metode spektroskopi fourier transforminfra merah dekat (FT-NIRS). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model penentuan kandungan kimia utama pembentuk flavor (kafein, trigonelin dan CGA) pada biji kopi java preanger berbasis metode FTNIRS. Secara khusus, penelitian ini bertujuan untuk (1) membangun model kalibrasi berbasis partial least square (PLS) dan stepwise multiple linear regression (SMLR) untuk penentuan kandungan kafein, trigonelin dan CGA biji kopi java preanger, dan (2) menentukan panjang gelombang dominan untuk penentuan kandungan kafein, trigonelin dan CGA menggunakan metode stepwise multiple linear regression (SMLR). Sampel biji kopi java preanger (96 g) disusun dalam cawan petri. Selanjutnya, reflektan sampel diukur menggunakan spektrometer FT-NIR pada panjang gelombang 1000-2500 nm, dan dilanjutkan dengan pengukuran konsentrasi kandungan kimia menggunakan liquid chromatography mass spectrometry (LCMS). Beberapa pengolahan data spektra NIR seperti turunan pertama, turunan kedua, multiple scatter correction (MSC), standard normal variate (SNV) dan kombinasinya digunakan untuk meningkatkan akurasi spektra NIR. Setelah itu, spektra yang telah diolah (n=67) dikalibrasi dengan data kandungan kimia untuk menemukan model kalibrasi terbaik. Selanjutnya, model kalibrasi yang diperoleh digunakan untuk memprediksi kafein, trigonelin dan CGA pada set sampel validasi (n=33). Di sisi lain, penentuan panjang gelombang dominan dilakukan menggunakan metode SMLR. Selanjutnya, panjang gelombang terpilih dikalibrasi dengan data kandungan kimia menggunakan metode SMLR. Parameter statistik yang digunakan untuk mengevaluasi model PLS dan SMLR yang telah dibangun yaitu koefisien korelasi (r), standar eror kalibrasi (SEC), standar eror prediksi (SEP), koefisien variasi (CV) dan rasio perbandingan SEP dengan standar deviasi (RPD). Hasil menunjukkan bahwa pengolahan data turunan pertama menghasilkan bentuk spektra yang berbeda dengan spektra original. Pengolahan data turunan pertama menghasilkan lebih banyak puncak dan lembah penyerapan kandungan kimia. Selanjutnya, pada pengolahan data turunan kedua dihasilkan lebih banyak puncak dan lembah penyerapan kandungan kimia dibandingkan turunan pertama, yang mengindikasikan bahwa dengan metode ini, kandungan kimia mikro yang dapat diidentifikasi lebih banyak. Di sisi lain, pengolahan data MSC dan SNV dapat menghilangkan pengaruh multiplicative interference pada data yang disebabkan oleh pengaruh scatter, ukuran partikel sampel dan rongga udara antar sampel biji kopi. Kombinasi pengolahan data turunan pertama atau kedua dengan MSC menghasilkan spektra dengan bentuk yang mirip dengan spektra hasil olahan turunan pertama atau kedua, namun, perbedaan nilai penyerapannya menurun disebabkan oleh pengaruh MSC yang dapat mengkoreksi faktor scatter pada sampel biji kopi. Model berbasis PLS 7 faktor dengan kombinasi pengolahan data turunan pertama dan MSC dapat memprediksi secara akurat kandungan kafein biji kopi java preanger (r=0,946 ; CV=1,54% ; RPD=2,28). Model berbasis PLS 4 faktor dengan kombinasi pengolahan data turunan kedua dan MSC dapat memprediksi dengan tepat kandungan trigonelin biji kopi java preanger (r=0,9748 ; CV=1,63% ; RPD=2,98). Model berbasis PLS 4 faktor dengan pengolahan data turunan kedua dapat digunakan untuk memprediksi kandungan CGA biji kopi java preanger (r=0,936 ; CV=2,75% ; RPD=2,27). Selanjutnya, model berbasis SMLR dengan 25 panjang gelombang
Keyword: biji kopi, CGA, FT-NIRS, kafein, LCMS, trigonelin

Judul: Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Penentuan Kandungan Kimia Biji Kopi Beras Arabika dengan NIRS
Abstrak: Salah satu faktor penting untuk peningkatan ekspor kopi adalah kualitas mutu biji kopi yang salah satunya ditentukan oleh kandungan kimia biji kopi. Penentuan kandungan kimia kopi ditentukan melalui analisa laboratorium kimia. Seiring perkembangan teknologi metode Near Infrared Spectroscopy atau NIRS hadir sebagai salah satu metode analisis non-destruktif yang dapat digunakan untuk menganalisis kandungan kimia biji kopi dengan lebih cepat dan akurat. Penelitian tentang pendugaan kandungan kimia biji kopi beras arabika specialty Gayo dan Java preanger dengan menggunakan model kalibrasi Partial Least Square (PLS) telah dilakukan. Sistem-sitem kompleks non-linier pada jaringan syaraf tiruan (JST) dipercaya dapat memberikan hasil pendugaan kandungan kimia biji kopi beras arabika dengan lebih akurat. Secara umum tujuan penelitian ini adalah pengembangan model JST untuk penentuan kandungan kimia biji kopi beras arabika dengan NIRS. Secara khusus penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode pengolahan data dan mengembangkan model JST terbaik untuk memprediksi kandungan kimia biji kopi beras arabika dan melakukan validasi terhadap model yang dikembangkan tersebut. Data input yang digunakan adalah data principal component (PC) spektra yang terlebih dahulu telah dilakukan pre-treatment data menggunakan multiplicative scatter correction (MSC), Normalisasi (N-1,1), dan turunan pertama Savitzky-Golay (dg1). Model JST menggunakan Multilayer Perceptron (MLP) feed forward neural network dengan algoritma pelatihan dasar Levenberg-Marquard. Ketelitian model dikaji dengan melakukan validasi berdasarkan nilai koefisien korelasi (r), standar error of calibration set (SEC), standar error of prediction set (SEP), dan coefficient of variation (CV), Ratio of performance to deviation (RPD), dan konsistensi. Penggunaan 10 jumlah neuron pada hidden layer sudah cukup untuk memprediksi kandungan kimia yang akan di analisa. Pada kopi java preanger kadar air dapat diprediksi dengan 5 PC dan pre-treatment kombinasi normalisasi dan dg1 (r = 0.94; CV = 0.82%; RPD = 2.99), kandungan karbohidrat diprediksi dengan 2 PC dan pre-treatment kombinasi MSC dan dg1 (r = 0.98; CV = 0.49; RPD = 4.88), lemak diprediksi dengan 2 PC dan pre-treatment kombinasi normalisasi dan dg1 (r = 0.99; CV = 1.18%; RPD = 5.91), protein diprediksi dengan 5 PC dan pre-treatment kombinasi MSC dan dg1 (r = 0.98; CV = 0.73%; RPD = 5.45), kafein diprediksi dengan 8 PC dan pre-treatment kombinasi MSC dan dg1 (r = 0.97; CV = 0.93%; RPD = 4.35). Pada kopi gayo kadar air diprediksi dengan 8 PC dan pre-treatment normalisasi (r = 0.96; CV = 1.77%; RPD = 3.79), karbohidrat diprediksi dengan 8 PC dan pre-treatment MSC (r = 0.99; CV = 0.24%; RPD = 10.73), lemak diprediksi dengan 8 PC dan pre-treatment kombinasi normalisasi+dg1 (r = 0.99; CV = 0.81%; RPD = 9.67), protein diprediksi dengan 5 PC dan pre-treatment kombinasi MSC dan dg1 (r = 0.99; CV = 0.84%; RPD = 7.08), kafein diprediksi dengan 8 PC dan pre-treatment kombinasi normalisasi dan dg1 (r = 0.98; CV = 2.15%; RPD = 4.44). Penggunaan metode JST dalam pengembangan model penentuan kandungan kimia biji kopi beras arabika dapat meningkatkan akurasi prediksi dibandingkan penggunaan metode PLS dan MLR.
Keyword: aringan syaraf tiruan, kopi arabika, near infrared spectroscopy

Judul: Impact Of water policy on poverty reduction and women roles in water management In Zimbabwe
Abstrak: Water management is a key factor in the battle to remove the scourge of extreme poverty and to build secure and prosperous lives for people in the developing world. The water sector in Zimbabwe is complicated by the large number of actors; it is interwoven within various ministries. The research used secondary data and review of literature to evaluate how the current water policy has contributed towards marginalising women and the poor. It looked at how actors can also marginalise or put other actors at risk thereby undermining their role through prioritisation of certain projects, stakeholder participation and usage policy. From a descriptive analysis it is found that women are further relegated and marginalised. The poor are further impoverished through marginalisation and vulnerability. The policy environment favours business and state interests against those of grassroots actors and women. It recommends the establishment of home grown pro- poor water management strategies.
Keyword: