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: Analysis of NIRS Spectrum Characteristics and Identification of Origin of Robusta Coffee Beans Using PLS-DA Method
Abstrak: Varietas kopi yang banyak dibudidayakan di Indonesia salah satunya adalah kopi robusta. Beragamnya indikasi geografis di Indonesia membuat varietas kopi robusta juga beragam, sehingga memperbesar peluang pemalsuan produk dalam pendistribusian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik spektrum biji kopi robusta dari Sumatera Barat, Jawa Barat, dan Jambi secara non destruktif menggunakan Near Infrared Spectroscopy (NIRS) serta membangun model Partial Least Square Discriminant Analysis (PLS-DA) untuk mengidentifikasi keaslian dari biji kopi robusta berdasarkan asal daerahnya. Penelitian ini menggunakan biji kopi robusta yang masih dalam bentuk green bean yang diambil dari 3 daerah, yaitu Sumatera Barat, Jawa Barat, dan Jambi. Total sampel yang digunakan berjumlah 180 sampel, sebanyak 120 sampel dipakai untuk kalibrasi dan 60 sampel untuk evaluasi. Spektra reflektansi biji kopi diukur menggunakan NIRS pada panjang gelombang 1000-2500 nm. Setelah pengukuran reflektansi, sampel biji kopi dilakukan analisis komposisi kimia menggunakan metode proksimat. Spektra reflektansi diolah dengan berbagai pretreatment (Savitzky-Golay First Derivative (SG1D), Standard Normal Variate (SNV), Multiplicative Scatter Correction (MSC), dan pretreatment kombinasi). Model PLS-DA yang dibangun menggunakan pretreatment Savitzky-Golay First Derivative baik tunggal maupun kombinasi (SG1D+SNV, SG1D+MSC, SG1D+SNV+MSC) mampu memprediksi biji kopi sesuai asal daerahnya dengan sangat baik, dengan nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan presisi, masing-masing mencapai 99%; 98%; 99% dan 98%. Hasil ini menunjukkan bahwa biji kopi robusta yang berbeda asal daerahnya dapat diklasifikasikan atau diidentifikasi keasliannya secara non destruktif menggunakan NIRS., One of the coffee varieties that is widely cultivated in Indonesia is robusta coffee. The variety of geographical indications in Indonesia means that robusta coffee varieties are also diverse, thereby increasing the opportunity for product counterfeiting in distribution. This research aims to analyze the spectral characteristics of robusta coffee beans from West Sumatra, West Java, and Jambi non-destructively using Near Infrared Spectroscopy (NIRS) and build a Partial Least Square Discriminant Analysis (PLS-DA) model to identify the authenticity of robusta coffee beans based on area of origin. This research uses robusta coffee beans which are still in green bean form taken from 3 regions, namely West Sumatra, West Java, and Jambi. The total samples used were 180 samples, 120 samples were used for calibration, and 60 samples for evaluation. The reflectance spectrum of coffee beans was measured using NIRS at a wavelength of 1000-2500 nm. After measuring the reflectance, the coffee bean samples were subjected to chemical composition analysis using the proximate method. Reflectance spectra are processed with various pretreatments (Savitzky-Golay First Derivative (SG1D), Standard Normal Variate (SNV), Multiplicative Scatter Correction (MSC), and pretreatments combination). The PLS-DA model built using Savitzky-Golay First Derivative pretreatment, both single and combined (SG1D+SNV, SG1D+MSC, SG1D+SNV+MSC), is capable of predicting coffee beans according to their origin very well, with accuracy, sensitivity, specificity, and precision values reaching 99%, 98%, 99%, and 98%, respectively. These results show that robusta coffee beans from different regions of origin can be classified or identified for their authenticity non-destructively using NIRS.
Keyword: authenticity, classification, coffee beans, NIRS, PLS-DA, robusta

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: