Judul: Analisis Variasi Jumlah Tumpukan Biji Terhadap Akurasi Prediksi Kandungan Minor Kopi Arabika Dengan NIR Spectroscopy
Abstrak: Kopi Arabika Bondowoso merupakan salah satu kopi spesialti Indonesia yang banyak diminati karena cita rasanya yang khas dan berbeda. Kafein, asam klorogenat, dan trigonelin merupakan kandungan minor yang memiliki kontribusi besar terhadap cita rasa dan kualitas kopi. Penentuan kandungan ini telah banyak dilakukan dan dilaporkan dengan menggunakan metode NIR spectroscopy (NIRS). Namun penelitian-penelitian tersebut menghasilkan akurasi prediksi yang berbedabeda. Salah satu faktor penyebabnya adalah pretreatment data yang digunakan dan desain tumpukan biji dalam pengambilan spektrum NIR yang berbeda, di mana pengukuran NIR pada tumpukan biji-bijian, intensitas penyerapannya dipengaruhi oleh void space. Besarnya void space menyebabkan terjadinya non-fully interacted radiation (NFIR) yang akan menurunkan kualitas rasio signal to noise dari spektrum yang dikumpulkan dan akan mempengaruhi akurasi prediksi kandungan yang diuji. Void space ini selain dipengaruhi oleh ukuran partikel, juga dipengaruhi oleh jumlah/tebal tumpukan bijian. Oleh sebab itu, secara umum tujuan penelitian ini adalah menentukan desain pengukuran yang tepat dalam menentukan kandungan minor kopi Arabika Bondowoso dengan NIRS. Secara khusus penelitian ini bertujuan menganalisis spektrum absorbansi NIR kopi pada berberapa variasi tumpukan biji dan menentukan pretreatment data serta jumlah tumpukan yang tepat dalam menduga kandungan kafein, asam klorogenat dan trigonelin biji kopi Arabika Bondowoso dalam bentuk green beans dengan metode PLS. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian (TPPHP), IPB. Tahapan penelitian dimulai dengan persiapan sampel, di mana sampel kopi yang diperoleh dari Pusat Penelitian Kopi dan Kakao Indonesia dilakukan penyortiran terlebih dahulu untuk memisahkan biji cacat dan kotoran. Setelah itu, sampel kopi dibagi ke dalam 100 kelompok dengan berat masing-masing sampel 100 g dan sisanya digunakan untuk pengukuran void ratio. Selanjutnya, sampel kopi disusun ke dalam cawan petri dengan 3 cara tumpukan berbeda, yaitu 3 tumpukan (65 g), 4 tumpukan (70 g), dan 5 tumpukan (95 g). Kemudian reflektan kopi untuk masing-masing tumpukan diukur dengan menggunakan alat FT-NIR spektrometer pada panjang gelombang 1000-2500 nm. Setelah itu, sampel kopi dilakukan analisis kimia dengan metode liquid chromatography–mass spectrometry (LC-MS). Pengukuran void ratio dilakukan dengan metode perpindahan cairan dan persentasenya dihitung berdasarkan perbandingan volume void yang berisi sampel dengan volume totalnya. Metode kalibrasi yang digunakan pada penelitian ini adalah partial least square (PLS) dan pretreatment data yang digunakan berdasarkan referensi terbaik dari penelitian sebelumnya yaitu kombinasi first derivative Savitzky-Golay (dg1) dan multiplicative scatter correction (MSC), second derivative Savitzky-Golay (dg), dan kombinasi (dg2, MSC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa spektrum absorbansi 3, 4, dan 5 tumpukan memiliki pola spektrum yang sama, namun memiliki intensitas penyerapan yang berbeda. Penyusunan biji kopi sebanyak 5 tumpukan menghasilkan intensitas penyerapan yang lebih tinggi dibandingkan 3 dan 4 tumpukan. Berdasarkan parameter statistik yang diukur diperoleh akurasi prediksi kafein dan asam klorogenat terbaik untuk ketiga lapisan adalah dengan pretreatment dg2, sedangkan trigonelin diperoleh dengan pretreatment kombinasi (dg2, MSC). Selain itu, jumlah tumpukan biji memberikan pengaruh terhadap akurasi prediksi kandungan minor yang diuji, di mana berdasarkan hasil analisis, 5 tumpukan menghasilkan akurasi prediksi yang lebih baik dibandingkan 3 dan 4 tumpukan. Hasil kalibrasi dan validasi terbaik untuk kafein dengan pretreatment dg2 dan 6 faktor PLS diperoleh nilai r = 0.99, SEC = 0.011%, SEP = 0.012%, RPD = 5.40, asam
Keyword: Biji kopi Bondowoso, jumlah tumpukan biji, NIRS, PLS, void space

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: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: