Judul: Karakterisasi dan Klasifikasi Biji Kopi Java Arabika Berdasarkan Indikasi Geografis Menggunakan Metode NIR Spectroscopy dan Analisis Diskriminan.
Abstrak: Umumnya, spektroskopi NIR digunakan untuk menentukan komposisi makanan dan produk pertanian termasuk kopi. Pendekatan baru untuk karakterisasi dan klasifikasi produk pertanian belum banyak diteliti. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis perbedaan karakteristik biji kopi java arabika berdasarkan indikasi geografis dengan menggunakan Principal Component Analysis (PCA), dan membangun model analisis diskriminan berdasarkan komponen utama untuk mengklasifikasikan biji kopi java arabika berdasarkan indikasi geografis dari spektrum NIR. Akuisisi spektrum biji kopi dilakukan pada biji kopi utuh. Tiga jenis biji kopi Java arabika yaitu Arabica Java Preanger, Arabica Bondowoso dan Arabika Malang digunakan dalam penelitian ini. Tiga ratus sampel, masing-masing terdiri dari 100 g biji kopi yang disiapkan. Biji kopi 100 g ditempatkan di cawan petri dan spektra reflektansi biji kopi utuh diukur dengan spektrometer FT-NIR pada panjang gelombang 1000-2500 nm. Setelah pengukuran reflektansi, sampel biji kopi dilakukan analisis komposisi kimia menggunakan metode proksimat dan Liquid Chromatography Mass Spectrometry (LC-MS). Spektra reflektansi dan absorbansi diolah dengan lima pretreatment data spektra (smoothing, 1st derivative, 2nd derivative, Standard Normal Variate (SNV), Multiple Scatter Correction (MSC)) dan kemudian Principal Component Analysis (PCA) dilakukan. Analisis Diskriminansi (DA) dari komponen utama (PC) dikembangkan untuk mengklasifikasikan biji kopi berdasarkan indikasi geografisnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pretreatment data spektra SNV dan MSC dari spektra reflektansi dan analisis komponen utama dengan PC1 dan PC2 memberikan hasil terbaik untuk membedakan tiga jenis biji kopi. DA dari tiga komponen utama (PC1, PC2, PC3) dari spektra reflektansi yang diolah dengan SNV dan MSC dapat mengklasifikasikan biji kopi arabika secara akurat (100%). Hasil ini menunjukkan bahwa spektroskopi NIR dapat digunakan sebagai metode nondestruktif untuk mengklasifikasikan biji kopi arabika berdasarkan indikasi geografisnya.
Keyword: spektroskopi NIR, karakterisasi, klasifikasi, biji kopi, principal component analysis (PCA), analisis diskriminan

Judul: Prediksi Kadar Proksimat Tiga Varietas Biji Kopi Arabika dengan Near Infrared Spectroscopy.
Abstrak: Tingginya angka ekspor kopi beberapa tahun terakhir memicu para peneliti di bidang pascapanen untuk mengembangkan metode penentuan kandungan biji kopi yang lebih praktis dan efisien. Salah satu yang dipandang tepat untuk menentukan mutu biji kopi adalah metode NIR. Di Indonesia, NIR telah digunakan untuk memprediksi kandungan kimia biji kopi Arabika. Rosita et al. (2016) melaporkan kadar air biji kopi Gayo dapat diprediksi secara akurat dengan NIR dimana nilai r yang dihasilkan sebesar 0.95; SEP 0.25%; CV 1.57% menggunakan metode kalibrasi Partial Least Square (PLS). Sementara itu, Ayu (2017) melakukan prediksi kandungan kafein pada biji kopi Java Preanger, diperoleh metode prediksi dengan nilai r 0.94; CV 1.54%; RPD 2.28 menggunakan PLS tujuh faktor kombinasi turunan kedua dan MSC. Metode yang telah dikembangkan sebelumnya hanya dapat digunakan untuk satu jenis kopi Arabika. Indonesia mempunyai berbagai jenis kopi Arabika. Oleh karena itu diperlukan metode umum untuk prediksi kandungan kimia berbagai jenis kopi Arabika. Tujuan penelitian ini adalah menentukan metode pretreatment dan kalibrasi terbaik untuk prediksi kadar proksimat tiga jenis biji kopi Arabika yaitu Gayo, Java Preanger, dan Bondowoso secara non destruktif berbasis NIR. Dalam penelitian ini, 165 data NIR dan data kimia meliputi kadar air, abu, karbohidrat, lemak, dan protein dikumpulkan dari tiga jenis kopi Arabika yaitu Gayo, Java Preanger, dan Bondowoso. Data hasil pengukuran spektra NIR berupa data reflektan diubah menjadi data absorbansi (Log 1/R) kemudian dilakukan data pretreatment. Data pretreatment NIR yang digunakan yaitu turunan pertama & kedua Savitzky-Golay, Multiplicative Scatter Correction (MSC), Standard Normal Variate (SNV), dan kombinasinya. Data-data yang diperoleh dianalisis dengan menggunakan bantuan program software unscramble. Analisis data meliputi kalibrasi dan validasi dengan metode Partial Least Square (PLS) dan Multiple Linier Regression (MLR). Evaluasi hasil kalibrasi dan validasi NIR mengacu pada nilai koefisien determinasi (R2), standar error of calibration (SEC), standar error of validation (SEP), ratio of performance to deviaton (RPD), coefficient of variation (CV) dan konsistensinya. Pretreatment NIR mempengaruhi karakteristik spektra absorban biji kopi Arabika. Pretreatment turunan kedua mampu meningkatkan puncak-puncak absorbsi dibandingkan dengan pretreatment lainnya berkaitan dengan kemampuannya mengurangi efek baseline pada spektra. Metode prediksi terbaik untuk kadar air dan kadar protein dibangun menggunakan pretreatment turunan kedua dan kalibrasi PLS, dengan nilai evaluasi yaitu R2 = 0.94, SEC = 0.39%, SEP = 0.47%, CV = 4.55%, RPD = 3.37, konsistensi = 82.21% untuk kadar air dan R2 = 0.91, SEC = 0.27%, SEP = 0.30%, CV = 2.24%, RPD = 2.46, konsistensi = 89.16% untuk kadar protein. Metode prediksi terbaik untuk kadar abu dan kadar lemak dibangun menggunakan kombinasi pretreatment turunan kedua dan MSC dengan kalibrasi PLS, menghasilkan nilai R2 = 0.97, SEC = 0.13%, SEP = 0.15%, CV = 3.94%, RPD = 4.86, konsistensi = 85.34% untuk kadar abu dan R2 = 0.91, SEC = 0.33%, SEP = 0.40%, CV = 3.06%, RPD = 2.15, konsistensi = 84.25% untuk kadar lemak. Sedangkan metode prediksi terbaik untuk kadar karbohidrat dibangun menggunakan kombinasi pretreatment turunan kedua dan SNV kalibrasi PLS dengan nilai R2 = 0.95, SEC = 0.53%, SEP = 0.67%, CV = 1.15%, RPD = 3.10, dan konsistensi = 80.65%. Dengan hasil ini, maka metode yang dibangun dapat
Keyword: Biji kopi Arabika, Kadar proksimat, NIR, PLS, MLR

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: