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: Penentuan Kandungan Kimia Biji Kopi Arabika Kintamani Secara Nondestruktif Menggunakan Near Infrared Spectroscopy (NIRS)
Abstrak: opi merupakan salah satu produk hasil perkebunan Indonesia yang menjadi salah satu komoditas ekspor. Salah satu jenis kopi yang menjadi komoditas ekspor yaitu kopi arabika kintamani. Tingginya produksi dan jumlah ekspor kopi, memerlukan teknik atau metode khusus yang dapat menentukan kualitas biji kopi secara cepat dan akurat. Salah satu teknologi yang diharapkan dapat mengukur kandungan kimia biji kopi secara cepat dan akurat yaitu Near Infrared Spectroscopy (NIRS). Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menentukan kandungan kimia biji kopi arabika kintamani yang berupa kadar air dan kandungan protein secara nondestruktif dengan menggunakan near infrared spectroscopy (NIRS). Data spektrum NIRS diolah menggunakan metode normalisasi, MSC, SNV, turunan pertama Savitzky-Golay (dg1) dan turunan kedua Savitzky-Golay (dg2). Metode kalibrasi yang digunakan adalah Partial Least Square (PLS) dan Principal Component Regression (PCR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model kalibrasi terbaik untuk prediksi kadar air adalah menggunakan PLS dengan data spektrum original dan faktor 9 (r = 0,71; SEC = 0,15%; SEP = 0,18%; CV = 1,65%; RPD = 1,03 dan konsistensi sebesar 82,11%), sedangkan untuk kandungan protein yaitu menggunakan PLS dengan pengolahan data spektrum normalisasi dan faktor 10 (r = 0,86; SEC = 0,59%; SEP = 0,67%; CV = 4,83%; RPD = 1,56 dan konsistensi sebesar 88,01%). Penelitian ini menunjukkan bahwa model NIRS yang dikembangkan dapat digunakan untuk penentuan kandungan protein kopi kintamani secara nondestruktif, tetapi tidak untuk kadar air. Kata kunci: biji kopi arabika kintamani, near infrared spectroscopy, PCR, PLS, Coffee is one of Indonesia's plantation products which is an export commodity. One type of coffee that is an export commodity is Kintamani Arabica coffee beans. The high production and volume of coffee exports requires special techniques or methods to determine the quality of coffee beans quickly and accurately. One of technology that is expected to measure the chemical content of coffee beans quickly and accurately is Near Infrared Spectroscopy (NIRS). The purpose of this research was to determine the chemical content of Kintamani Arabica coffee beans in the form of moisture and protein content non-destructively by using near infrared spectroscopy (NIRS). NIRS spectrum data were processed using the normalization, MSC, SNV, Savitzky-Golay first derivative (dg1) and Savitzky-Golay second derivative (dg2) methods. The calibration and validation methods used were Partial Least Square (PLS) and Principal Component Regression (PCR). The results showed that the best calibration model for water content prediction was using PLS with original spectral data and a factor of 9 (r = 0.71; SEC = 0.15%; SEP = 0.18%; CV = 1.65%; RPD = 1.03 and consistency of 82.11%), while for the protein content using PLS with spectrum data processing normalization and a factor of 10 (r = 0.86; SEC = 0.59%; SEP = 0.67%; CV = 4.83%, RPD = 1.56, and consistency of 88.01%). This research shows that the developed NIRS model can be used for non-destructive determination of protein content, but not for water content. Keywords: arabica kintamani coffee beans, near infrared spectroscopy, PCR, PLS
Keyword: arabica kintamani coffee beans, near infrared spectroscopy, PCR, PLS

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: