Penentuan Kandungan Kimia Kopi Arabika Gayo Secara Non Destruktif Dengan Near Infrared Spectroscopy

PENENTUAN KANDUNGAN KIMIA BIJI KOPI ARABIKA
GAYO SECARA NON DESTRUKTIF DENGAN NEAR
INFRARED SPECTROSCOPY

RINI ROSITA

SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016

PERNYATAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI
SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul penentuan kandungan kimia biji
kopi arabika Gayo secara non destruktif dengan Near infrared Spectroscopy adalah
benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam
bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal
atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain
telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir
tesis ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut

Pertanian Bogor.
Bogor, Juni 2016
Rini Rosita
F152140061

RINGKASAN
RINI ROSITA. Penentuan Kandungan Kimia Kopi Arabika Gayo secara Non
destruktif dengan Near Infrared Spectroscopy. Dibimbing oleh I WAYAN
BUDIASTRA dan SUTRISNO.
Kopi merupakan salah satu komoditas ekspor andalan Indonesia yang
mendatangkan devisa bagi negara. Kadar air dan kadar kafein merupakan
kandungan yang penting pada biji kopi, selama ini analisis yang digunakan adalah
metode destruktif secara kimiawi dalam penentuan mutu biji kopi. Cara ini kurang
efisien dari segi waktu dan biaya serta menghasilkan mutu yang kurang seragam,
sehingga diperlukan metode pengukuran non destruktif salah satunya metode Near
Infrared Specroscopy (NIRS). Aplikasi NIRS untuk kopi dan produk turunannya
sudah banyak dilakukan dalam bentuk bubuk, namun belum dilakukan pada biji
kopi utuh. Tujuan penelitian ini untuk mengkaji metode NIRS untuk penentuan
kandungan kimia biji kopi arabika Gayo secara non destruktif. Secara rinci
penelitian ini bertujuan untuk (1) menentukan metoda pengukuran reflektan biji

kopi arabika Gayo, (2) menentukan metode pengolahan data NIRS dan kalibrasi
terbaik untuk prediksi kadar air dan kafein.
Biji kopi Arabika Gayo diperoleh dari kebun kopi di Aceh dan disortir untuk
mendapatkan biji kopi yang seragam. Biji kopi diletakkan dalam cawan petri dalam
dua kelompok pengukuran: 3 lapisan (65 g) dan 4 lapisan (95 g). Reflektan biji
kopi diukur menggunakan FT-NIR Spectrometer pada panjang gelombang 1000
sampai 2500 nm. Dilanjutkan dengan penentuan kadar air dan kadar kafein kopi
dengan metode kimia. Beberapa pengolahan data NIRS seperti normalisasi antara
0-1 (n01), derivatif pertama Savitzky-Golay 5 point (dg1), derivatif kedua SavitzkyGolay 5 point (dg2), dan kombinasi n01 dan dg1 serta kalibrasi dengan PLS
dilakukan untuk meningkatkan akurasi prediksi metoda NIRS. Ketepatan dan
ketelitian metode NIRS dalam memprediksi kadar air dan kafein biji kopi dikaji
dari koefisien korelasi (r), standar error of calibration set (SEC), standar error of
validation set (SEP), coefficient of variation (CV), dan residual predictive deviation
(RPD).
Prediksi NIRS terbaik untuk kadar air diperoleh dengan metode pengukuran
4 lapisan biji kopi dengan pengolahan data NIRS kombinasi normalisasi antara 0-1
(n01) dan Savitzky-Golay 5 point (dg1) dan 4 faktor PLS (r = 0.95, SEC = 0.20% ,
SEP = 0.25%, CV = 1.57% dan RPD 4.35). Untuk kafein, prediksi yang paling
stabil adalah dengan metode pengukuran 4 lapisan, pengolahan data NIRS derivatif
kedua Savitzky-Golay 5 point (dg2) dan PLS 5 faktor menghasilkan koefisien

korelasi yang tinggi (r = 0.98), SEC, SEP, dan CV yang rendah (0.005%, 0.007%,
1.76%) dan RPD yang tinggi (5,93). Penelitian ini membuktikan metode NIRS
berpotensi untuk analisis kadar air dan kafein biji kopi secara non destruktif.
Kata kunci: Biji kopi, kadar air, kadar kafein, NIRS, PLS

SUMMARY
RINI ROSITA. Non Destructive Prediction of Chemical Content of Arabica Gayo
Coffee Bean by Near Infrared Spectroscopy. Supervised I WAYAN BUDIASTRA
and SUTRISNO.
Coffee is one of the most important export commodities of Indonesia that
contribute to nation foreign exchange. Water and caffeine content are important
quality indicators of coffee, that usually determined by chemical method. This
method is time consuming and destructive, so it not suitable for quality control of
coffee bean. So, a non destructive method is required to determine chemical content
of coffee bean rapidly and non destructively, one of them is Near Infrared
Spectroscopy (NIRS). Application of NIRS is widely conducted for coffee in powder
form (destructive) not in coffee beans. The aim of this study were: (1) to determine
NIR measurement method for quality evaluation of cofffe bean, (2) to determine the
best NIR data treatment and PLS for predicting water and caffeine content of
arabica coffee bean.

Coffee bean samples were collected from coffee plantation in Aceh and sorted
manually to obtain uniform size of coffee bean. Coffee bean were placed in petri
dish in two kinds of layers : 3 layers (65 grams) and 4 layers (95 grams). The
reflectances were measured by FT-NIR Spectrometer in wavelengths of 1000-2500
nm, followed by determination of water and caffeine content by chemical methods.
Some processing of NIRS data such as normalization between 0 and 1 (n01), first
derivative of Savitzky-Golay 5 points (dg1), second derivative of Savitzky-Golay 5
points (dg2), combination of n01 and dg1, and PLS calibration were applied to
increase accuracy of NIRS prediction. The statistical parameters that used to
evaluate the develoved prediction models were correlation coefficient (r), standard
error of calibration set (SEC), standard error of validation set (SEP), coefficient of
variation (CV), and residual predictive deviation (RPD).
The best prediction for water content (r = 0.95, SEC = 0.20%, SEP = 0.25%,
CV = 1.57%) were obtained by measurement method of 4 layers of coffee beans
with NIR data processing of combination of normalization between 0 and 1 (n01)
and first derivative of Savitzky-Golay 5 points (dg1) with 4 PLS factors. For
caffeine content, the best and stable prediction were found by measurement method
of 4 layers of coffee bean with second derivative of Savitzky-Golay 5 points (dg2)
NIR data processing and 5 PLS factors (r = 0.97, SEC = 0.005%, SEP = 0.007%,
CV = 1.76%, and RPD = 5.93). This study demonstrated that NIR spectroscopy had

excellent potential analysis to determine water and caffeine content of coffee bean.
Keywords : Coffee bean, water content, caffeine content, NIR spectroscopy, PLS.

© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2016
Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau
menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian,
penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu
masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB
Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini
dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB

PENENTUAN KANDUNGAN KIMIA BIJI KOPI ARABIKA
GAYO SECARA NON DESTRUKTIF DENGAN NEAR
INFRARED SPECTROSCOPY

RINI ROSITA

Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Magister Sains
pada
Program Studi Teknologi Pascapanen

SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016

Penguji Luar Komisi pada Ujian Tesis: Dr Ir Y Aris Purwanto, M.Sc

Judul Tesis : Penentuan Kandungan Kimia Biji Kopi Arabika Gayo secara Non
Destruktif dengan Near Infrared Spectroscopy
Nama
: Rini Rosita
NIM
: F152140061

Disetujui oleh
Komisi Pembimbing


Dr Ir I Wayan Budiastra, M Agr
Ketua

Prof Dr Ir Sutrisno, M Agr
Anggota

Diketahui oleh

Ketua Program Studi
Teknologi Pascapanen

Dekan Sekolah Pascasarjana

Prof Dr Ir Sutrisno, M Agr

Dr Ir Dahrul Syah, MSc Agr

i


PRAKATA
Alhamdulillahirobbilalamin, puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah
SWT, karena berkat limpahan rahmat dan izin-Nyalah penulis bisa menyelesaikan
penelitian yang berjudul “Penentuan Kandungan Kimia Biji Kopi Arabika Gayo
secara Non Destruktif dengan Near Infrared Spectroscopy”.
Ucapan terima kasih disampaikan kepada Dr Ir I Wayan Budiastra M.Agr
dan Prof Dr Ir Sutrisno M.Agr, ketua dan anggota komisi pembimbing yang telah
memberikan masukan dan saran pada penelitian ini. Bapak Dr Ir Y Aris Purwanto
M Sc selaku penguji Ujian Tesis. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan
kepada Bapak Sulyaden dan Mas Baskara di Laboratorium TPPHP departemen
TMB IPB. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada Ibu Rusmawati dan
Bapak Ahmad Mulyatullah. Tidak lupa terima kasih untuk teman-teman di TPP
angkatan 2014 khususnya Trisma Rezeki, Sabila dan Nelinda atas semua
kebersamaan yang dibangun selama ini. Juga untuk pembina Al iffah Prof Ahmad
dan teman-teman khususnya Siti Maryati, Ika desmarita, Indria Azzahra serta
Murobbiah tercinta Fahroyati N M.Si dan teman-teman selingkaran Dwi, Lia, Ria,
Wulan, Fitri, Era yang telah banyak membantu. Terimakasih yang tak terhingga
untuk Ayahanda M Rasyid dan Ibunda Siti Hasanah juga Gunedi Saufa Asri dan
seluruh keluarga yang telah banyak memberi dukungan moril dan materil yang
ikhlas meluangkan waktu dan do’a serta memberi kasih sayang yang tiada henti.

Ucapan terima kasih terakhir saya berikan kepada Direktorat Jendral
Pendidikan Tinggi, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia
yang telah membiayai pendidikan S2 saya melalui Program Beasiswa Fresh
graduate maupun membiayai penelitian saya melalui Program Penelitian Strategis
Nasional.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Juni 2016

Rini Rosita

ii

DAFTAR ISI
Halaman
PRAKATA
DAFTAR ISI
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR TABEL
DAFTAR LAMPIRAN


i
ii
iii
iii
iii

PENDAHULUAN
Latar Belakang
Rumusan masalah
Tujuan Penelitian
TINJAUAN PUSTAKA
Kandungan Kimia Biji Kopi Arabika (Coffee arabica L.)
Teknologi Near Infrared Reflectance Spectrocopy (NIR)
Metode Pengolahan Data NIRS
Kalibrasi
Validasi
Aplikasi Near Infrared Reflectance (NIR) dalam Industri Kopi
METODE PENELITIAN
Tempat dan Waktu Penelitian

Bahan dan Alat
Prosedur penelitian
Pengukuran Reflektan
Penentuan Kadar Air
Penentuan Kadar Kafein
Analisis Data Penelitian
Kalibrasi dan Validasi menggunakan Metode PLS
Evaluasi Hasil Kalibrasi dan Validasi
HASIL PEMBAHASAN
Spektrum Reflektan NIRS Biji Kopi Gayo
Spektrum Reflektan dari 3 dan 4 Lapisan Biji Kopi
Kadar Air dan Kafein Biji Kopi
Pengaruh Pengolahan Data NIRS Biji Kopi
Kalibrasi dan Validasi NIRS untuk Prediksi Mutu Biji Kopi
Hasil Kalibrasi, Validasi dan Prediksi Kadar Air
Hasil Kalibrasi, Validasi dan Prediksi Kadar Kafein
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
RIWAYAT HIDUP

1
1
2
2
2
2
4
5
6
7
8
9
9
9
11
12
12
12
1
13
13
14
16
18
20
20
22
24
24
25
30
37

iii

DAFTAR GAMBAR
Gambar 1
Gambar 2
Gambar 3
Gambar 4
Gambar 5
Gambar 6
Gambar 7
Gambar 8
Gambar 9
Gambar 10

(a) Buah kopi Arabika (b) Biji kopi
Struktur Kafein
Interaksi sinar NIRS dengan bahan
Teknik kompres data dengan PLS
Diagram alir penelitian
Bagian-bagian dan fungsi NIRFlex N-500
Spektrum original biji kopi (n=50)
Rata-rata reflektan 3 dan 4 lapisan
Sebaran kadar air biji kopi arabika Gayo untuk tiga Kecamatan
Sebaran kadar kafein biji kopi arabika Gayo untuk tiga
Kecamatan
Gambar 11 Pengaruh pengolahan data terhadap spektrum NIRS biji
kopi (a) normalisasi antara 0-1 (n01), (b) turunan pertama
Savitzky-Golay 5 point (dg1), (b) turunan kedua SavitzkyGolay 5 point (dg2), (d) kombinasi n01 dan dg1
Gambar 12 Prediksi kadar air biji kopi
Gambar 13 Prediksi kadar kafein biji kopi

3
4
5
7
10
11
14
15
16
17

18
22
24

DAFTAR TABEL
Tabel 1
Tabel 2
Tabel 3

Komposisi biji kopi Arabika
Sebaran kadar air dan kafein biji kopi
Hasil kalibrasi dan validasi dengan metode lapisan, dan
pengolahan data NIRS yang berbeda untuk kadar air
Tabel 4 Hasil kalibrasi dan validasi dengan metode lapisan,
pengolahan data NIRS dan faktor PLS yang berbeda untuk
kadar kafein

3
16
20
22

DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1
Lampiran 2
Lampiran 3
Lampiran 4
Lampiran 5

Peralatan penelitian
Data kadar air
Data kadar air
Kalibrasi dan validasi kadar air pengolahan data n01, dg1
Kalibrasi dan validasi kadar kafein pengolahan data dg2

30
32
34
36
37

1

PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kopi merupakan salah satu komoditas ekspor andalan Indonesia yang
menempati urutan kelima disektor perkebunan yang mendatangkan devisa bagi
negara. Ekspor biji kopi Indonesia pada tahun 2013 mengalami peningkatan sebesar
15.99% dari tahun 2012 dengan nilai devisa mencapai 1.2 milyar US$ (BPS 2014).
Konsumsi kopi diperkirakan meningkat sejalan dengan peningkatan ekonomi dan
kesejahteraan masyarakat. Konsultan International Coffee Organization (ICO
2015) yaitu P & A Marketing International, memperkirakan bahwa pertumbuhan
konsumsi kopi global dalam periode 2005-2015 meningkat 35.5%. Salah satu
penyumbang ekspor kopi Indonesia adalah kopi arabika Gayo di dataran tinggi
Aceh Tengah dengan luas penanaman 48.300 ha dengan jumlah produksi mencapai
25.370 ton/tahun (BPS 2014). Kopi Gayo merupakan varietas hasil seleksi yang
dikembangkan petani yang produksinya terus mengalami peningkatan (Hifnalisa
dan Karim 2008).
Salah satu faktor penting untuk peningkatan ekspor kopi Gayo adalah mutu
biji yang tinggi yang salah satunya ditentukan oleh komponen kimia biji kopi yang
berbeda tergantung jenisnya. Selama ini para eksportir biji kopi di Gayo
menerapkan analisis sensori untuk menentukan mutu biji kopi. Cara ini kurang tepat
karena bersifat subjektif dan menghasilkan mutu yang kurang seragam. Penentuan
mutu kopi yang akurat biasanya dilakukan melalui analisis laboratorium kimia,
namun metode ini menghabiskan waktu yang lama dan mahal, sehingga kurang
tepat untuk penentuan mutu kopi biji ekspor. Karena itu diperlukan metode
penentuan mutu biji kopi secara non destruktif, yang lebih efesien dari sisi waktu
dan biaya.
Salah satu yang dipandang tepat untuk menentukan mutu biji kopi adalah
metode NIRS, yang dapat menganalisis dengan lebih cepat, penggunaan preparat
contoh yang sederhana karena tidak menggunakan bahan kimia dan dapat
menganalisis bahan dengan tidak merusak (non destruktif). NIRS telah digunakan
untuk analisis makanan sejak tahun 1938, dimana penentuan mutu kopi dengan
NIRS sudah dilakukan. Penelitian NIRS kopi telah banyak dilakukan namun dalam
bentuk bubuk, seperti yang dilakukan Huck et al. (2005) yang menganalisis
kandungan kafein bubuk kopi. Hasil penelitian menunjukkan kandungan kafein
kopi 6% lebih tinggi jika dibandingkan dengan deteksi UV. Metode LC-UV dipilih
sebagai metode referensi untuk kalibrasi dari sistem NIRS. Analisis pada 83 sampel
ekstrak kopi cair menghasilkan SEE (standard error estimasi) 0.34% sedangkan
untuk SEP (standard error dari prediksi) sebesar 0.07% dengan koefisien korelasi
0.86.
Penentuan kadar kerusakan secara fisik terhadap parameter mutu biji kopi
secara non destruktif dilakukan oleh Rodrigo et al. (2012) pada kopi Robusta
Indonesia, Robusta Vietnam, Arabika Colombia, dan Arabika Nikaragua. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa NIRS dapat menjadi alat analisis kerusakan biji
kopi yang memungkinkan evaluasi yang sederhana dan cepat dengan tingkat
kesalahan relatif sebesar 5%. Penelitian NIRS untuk menentukan mutu kimia biji
kopi seperti kafein secara non destruktif belum dilakukan. Penelitian komponen
kimia secara non destruktif perlu dikembangkan untuk mempermudah pelaku pasar
kopi dalam mendeteksi kualiatas biji dengan cepat.

2

Rumusan Masalah
Rumusan masalah dalam penelitian ini:
1. Penentuan mutu biji kopi Gayo dilakukan secara subjektif melalui sensorik
menghasilkan mutu kopi yang tidak seragam.
2. Penentuan kafein dengan NIRS telah dilakukan namun masih dalam bentuk
bubuk dan kopi roasting, belum dalam bentuk biji kopi (non destruktif)
3. Indonesia selaku negara eksportir kopi perlu mengembangkan metode
pengukuran kafein biji dengan NIRS secara non destruktif untuk memastikan
kualitas biji kopi arabika guna meningkatkan daya saing dalam dunia
perdagangan.
Tujuan Penelitian
Secara umum tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah
menentukan kandungan kimia biji kopi arabika secara non destruktif berbasis
NIRS. Secara rinci penelitian ini bertujuan untuk:
1. Mengembangkan metoda pengukuran reflektan biji kopi arabika Gayo.
2. Menentukan model pengolahan data dan kalibrasi terbaik untuk prediksi kadar
air dan kafein biji kopi.

TINJAUAN PUSTAKA
Kandungan Kimia Biji Kopi Arabika (Coffea arabica L.)
Indonesia menempati urutan negara keempat terbesar dalam mengekspor
kopi setelah Brazil, Colombia dan Vietnam, kopi arabika merupukan salah satu
jenis kopi yang diekspor oleh Indonesia dengan nilai jual yang sangat tinggi (AEKI
2012). Masing-masing varietas Biji kopi arabika tersebut mempunyai sifat fisik
agak berbeda satu sama lainnya. Kopi jenis arabika hanya bisa dibudidayakan pada
daerah ketinggian 1.200 di atas permukaan laut, sehingga menjadi kopi langka dan
tertua di dunia. Kopi arabika Gayo adalah satu diantara komoditi ekspor unggulan
Indonesia yang telah dikenal di pasar domestik dan internasional.
Kopi arabika Gayo dihasilkan dari tanaman kopi arabika yang ditanam di
dataran tinggi dengan ketinggian tempat antara 900 – 1.700 mdpl. Lahan kopi
dengan ketinggian tersebut umumnya ditemukan di daerah pengunungan dan
berlereng (Ellyanti et al. 2012). Kopi arabika Gayo dapat dilihat pada Gambar 1.

3

(a)
(b)
Gambar 1 (a) Buah kopi arabika (b) Biji kopi
Biji kopi mengandung jumlah polisakarida sekitar 50% yang tersusun
membentuk dinding sel. Polisakarida berkontribusi terhadap karakteristik
organoleptik minoman kopi seperti creaminess (viskositas), mouth-feel (rasa dalam
mulut), komponen aroma, dan stabilitas busa. Tiga polisakarida utama dalam kopi
yaitu arabinogalactan, mannan dan cellulose (Fischer et al. 2012). Kandungan
lemak pada biji kopi berkisar antara 12-18% tergantung varietas kopi. Biji kopi
robusta memiliki kadar lemak yang lebih rendah jika dibandingkan dengan biji kopi
arabika. Komponen lemak terbesar dalam kopi adalah diterpene yang berupa
cafestol dan kahweol (Wang dan Lim 2015). Komposisi biji kopi arabika dapat
dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1 Komposisi biji kopi arabika
No Komponen
Jumlah (%)
1 Polisakarida
50-55
2 Oligosakarida
6-8
3 Lemak
12-18
4 Protein
11-13
5 Mineral
3-4
6 kafein
0.9-1.2
7 Asam klorida
5-8
8 Abu
2-4
Sumber: Wei et al. (2015)
Kandungan kopi yang dianggap paling penting adalah kafein yang memiliki
efek farmakologis yang bermanfaat secara klinis untuk menstimulasi susunan
syaraf pusat, relaksasi otot polos terutama otot polos bronkus dan stimulasi otot
jantung. Kafein termasuk salah satu derivat xantin yang mengandung gugus metil
(Maramis et al. 2013). Kafein atau dengan nama lain 1.3.7-trimetilxantin dengan
rumus molekul C8H10N4O2 yang terdapat pada Gambar 2.

4

Gambar 2 Struktur Kafein
Kafein merupakan perangsang susunan saraf pusat. Dosis standar untuk
konsumsi kafein berkisar antara 50 sampai 200 mg/ hari. Manfaat kafein dapat
mempengaruhi lapisan luar otak, pengaruh ini bisa mengurangi kelelahan. Namun
konsumsi dalam dosis yang lebih besar dapat mengganggu pusat vaskomotor dan
sistem pernapasan (Almada 2009). Efek negatif lainnya berupa perasaan gugup,
gelisah, tremor, insomnia, hiperestensi, mual, dan kejang. Kadar kafein yang
terkandung di dalam biji kopi robusta adalah 2%, sedangkan kopi arabika adalah
1% (Farmakologi Fakultas Kedokteran UI 2002).
Beberapa metode yang telah dikembangkan untuk menentukan kadar kafein
antara lain metode titrasi, spektrofotometri (AOAC 1999), kromatografi gas
(AOAC 1999) dan kromatografi cair kinerja tinggi (USP 1996). Kandungan kafein
juga dapat dianalisis dengan menggunakan High Performance Liquid
Chromatography (HPLC) yang digabungkan dengan deteksi UV, namun metode
ini memerlukan waktu analisis yang lama (Schulz 2004). Near Infrared Reflectance
Spectroscofy (NIRS) telah berhasil digunakan dalam memprediksi kadar kafein dari
bubuk kopi (Huck 2005).
Teknologi Near Infrared Reflectance Spectrocopy (NIRS)
NIRS merupakan metode radiasi sinar near infra merah dekat untuk
menganalisis komposisi kimia dari bahan organik. Informasi kandungan kimia
didapatkan dari pantulan spektrum bahan saat diberi radiasi sinar near infrared.
Prinsip kerja metode NIRS bahwa setiap obyek biologik memiliki karakteristik sifat
optik dan elektromagnetik tertentu yang dapat dianalisis menjadi informasi
kandungan kimia obyek tersebut (Strang 2004). Kata spectroscopy seperti
didefinisikan oleh Clark (1999) adalah studi tentang radiasi elektromagnetik
sebagai fungsi dari suatu bahan padat atau cair. Bentuk spektrum dari radiasi near
infrared ini yang kemudian digunakan untuk menganalisis dan memprediksi
komposisi kimia bahan tersebut. Menurut Mohsenin (1984), bahan organik hanya
akan memantulkan sekitar 4% sinar yang diterimanya dari sebuah sumber melalui
permukaan luar regular reflection dan sisanya 96% akan masuk ke dalam produk.
NIRS berada pada panjang gelombang 780 sampai 2500 nm (12.500 sampai
4.000 cm-1) dan mengandung lebih banyak struktur informasi yang komplek karena
pola kombinasi ikatan kimia. Ikatan ini menyebabkan perubahan energi getaran
ketika teradiasi oleh frekuensi NIRS, yaitu getaran meregang (strecth) dan tertekuk
(bent) (Cen & He 2007). Menurut Munawar (2008), ketika sebuah sinar yang
berasal dari sebuah sumber jatuh mengenai obyek, maka akan terjadi interaksi
antara obyek dan sinar tersebut, selanjutnya akan memberi respon berupa pantulan,
serapan dan terusan. Respon pantulan (reflectance) dapat berupa pantulan langsung
(specular reflectance) yang mana sinar sepenuhnya dipantulkan kembali oleh

5

obyek, pantulan semu (diffuse reflectance) yang mana sinar diserap terlebih dahulu
dan kemudian dipantulkan. Respon serapan (absorbance) merupakan fenomena di
mana seluruh sinar pada panjang gelombang tertentu sepenuhnya diserap oleh
bahan dan respon terusan (transmittance) (Gambar 3). Respon di mana sinar pada
panjang gelombang tertentu menembus bahan.

Gambar 3 Interaksi sinar NIRS dengan bahan (Munawar 2008)
Hal penting yang harus diperhatikan dalam memilih set-up pengukuran NIR
adalah penetrasi radiasi NIR yang dapat masuk ke dalam jaringan bahan. Penetrasi
ini biasanya akan semakin berkurang dengan bertambahnya kedalaman bahan yang
akan ditembus. Lammertyn et al. (2000) menyatakan bahwa variasi pada ukuran
dan suhu partikel sampel mempengaruhi penyebaran radiasi NIRS pada saat
melewati bahan. Partikel berukuran besar tidak dapat menyebarkan radiasi NIRS
sebanyak radiasi yang diserap, maka semakin tinggi nilai absorban dan panjang
gelombang maka penyerapan juga akan lebih besar dan kuat (Zulfahrizal 2014).
Efek tertentu seperti hamburan cahaya yang terjadi dalam spektroskopi
reflektansi NIRS yang menyebar dipengaruhi oleh presentasi sampel yang
menyebabkan gangguan dalam spektrum (non linear), hal ini menghasilkan
perubahan spektrum yang tidak terkait dengan keandalan model kalibrasi
multivariat (Osborne et al. 1993). Salah satu ciri yang melekat pada analisis
spektroskopi adalah jumlah variabel yang banyak yang terdapat pada spektrum
NIRS yang biasanya secara signifikan lebih besar dari jumlah sampel. Aplikasi
metode pengolahan data NIRS sangat penting dalam mengembangkan model
regresi pada data spektrum dengan meminimalkan kontribusi efek fisik yang berupa
noise pada sinyal NIRS. Menurut Esteban-Diez et al. (2004) sinyal NIRS tidak
hanya mengandung informasi kimia dari bahan, tetapi juga informasi fisik. Panjang
gelombang pada NIRS dipengaruhi oleh hamburan cahaya yang berbeda, sehingga
menyebabkan penyerapan cahaya sering mengalami gangguan dalam mengekstrak
informasi kimia dan fisik bahan. Hal ini dapat diatasi dengan beberapa pendekatan
matematika yang berupa pengolahan data NIRS, misalnya derivatif.
Metode Pengolahan Data NIRS
Pengolahan data spektrum dilakukan untuk mengurangi pengaruh interferensi
gelombang dan noises (gangguan) pada spektrum yang diperoleh hasil pengukuran
agar diperoleh model yang lebih akurat dan bersifat stabil. Metode pengolahan yang
umum dipergunakan untuk memperbaiki spektrum yang didapat antara lain
Smoothing Savizky-Golay (SGs), First and Second Derivative (D1 dan D2), Mean
Centering (MC), Normalization (N), Standard Normal Variate (SNV), Orthogonal
Signal Correction (OSC) (Munawar 2008).

6

Smoothing Savizky-Golay (SGs) merupakan metode yang sering digunakan
untuk mengeleminasi noise. Smoothing juga digunakan di dalam optimasi signalto-noise rate. Pada umumnya dikombinasikan dengan metode pengolah awal data
lain untuk melakukan penghilangan noise.
Mean Centering (MC) digunakan sebagai pretreatment karena fokus pada
perbedaan antara observasi dari nilai-nilai mutlak data. MC bertujuan untuk
memastikan bahwa data atau model yang dihasilkan dapat ditafsirkan dalam variasi
pada mean data.
Multiplicative Scatter Correction (MSC) merupakan salah satu pendekatan
untuk mengurangi amplification (multiplicative, scattering) dan offset (additive,
chemical) efek di NIR spektrum. MSC memutari setiap spektrum sehingga
menemukan kecocokan semirip mungkin dengan spektrum standar yang mungkin
sering menjadi mean spektrum. Setiap spektrum kemudian dikoreksi dengan
menggunakan persamaan linear.
Standard Normal Variate (SNV), metode ini adalah transformasi yang
menghilangkan scatter effects dari spektrum dengan memusatkan dan membuat
skala spektrum individual. Fungsi praktis dari SNV adalah menghilangkan
gangguan multiplicative interferences dari scatter effects pada data spektrum. Efek
dari SNV adalah pada skala vertikal, masing-masing spektrum berpusat pada nol
dan bervariasi kira-kira dari -2 ke 2. Terlepas dari skala yang berbeda, hasilnya
lebih-kurang mirip dengan MSC.
Orthogonal Signal Correction (OSC) merupakan metode pengolahan data
baru yang diterapkan pada spektrum NIRS. Metode OSC berusaha untuk
memperbaiki data X matriks, spektrum data NIRS dengan menghapus informasi
dari spektrum yang ortogonal yang berkorelasi dengan data matriks Y yang
merupakan standar mutu dari atribut data.
Normalization berfungsi untuk membuat skala sampel dalam rangka untuk
mendapatkan semua data pada sekitar skala yang sama berdasarkan daerah, mean,
selang, maksimum, puncak dan vektor satuan. Normalisasi spektrum berfungsi
mentransformasi spektum ke dalam satuan panjang sehingga nilai reflektan berada
pada rentang yang lebih panjang.
First and Second Derivative (D1 dan D2) digunakan untuk menghilangkan
background dan meningkatkan resolusi spektra. pengolahan turunan (derivative)
berkerja memisahkan spektrum yang tumpang tindih pada spektrum original,
sehingga nilai reflektan yang dihasilkan akan diturunkan menjadi lebih kecil untuk
memperjelas masing-masing puncak dan lembah pada spektrum.
Kalibrasi
Metode kalibrasi multivariate Partial Least Squares (PLS) merupakan
metode kalibrasi multivariat untuk pendugaan kandungan kimia biji kopi. Tahap
kalibrasi ini dilakukan untuk menentukan hubungan antara kandungan kimia biji
kopi dengan data reflektansi NIRS.
Metode PLS menggunakan kombinasi linier untuk menduga variabel bebas
dari variabel asli. Kombinasi linier yang diduga dipilih dengan mengambil asumsi
bahwa variabel yang memperlihatkan korelasi yang sangat tinggi dan variabel
bebas diberi bobot yang sama besar karena variabel tersebut akan lebih efektif
dalam pendugaan. Metode PLS hanya mengharapkan sedikit kombinasi linier dari

7

variabel bebas yang dibutuhkan untuk menjelaskan sebagian besar variasi (Miler
2005). Teknik kompres data dengan PLS dapat dilihat pada Gambar 4.

=

A

S

F

+

E

C

Gambar 4 Teknik kompres data dengan PLS (Williams dan Norris 1990)
Dari Gambar 4 dapat dilihat bahwa pembentukan dekomposisi dari data
spektrum dan konsentrasi dilakukan secara bersamaan. Tujuan PLS untuk
membangun model linier antara matriks konsentrasi C dan matriks spektrum A.
Matriks F merupakan komponen utama (PC) yang dibutuhkan untuk mewakili
matriks A dan matriks C. Bobot ini masing-masing dihitung dengan
memaksimalkan kovarians antara matriks A dan matriks C. Setelah dilakukan
pembobotan maka akan menghasilkan koefesien regresi berupa matriks S.
Informasi dekomposisi spektrum selanjutnya akan digunakan untuk menghitung
persamaan regresi sehingga menghasilkan model yang kuat dalam memprediksi
konsentrasi yang diinginkan (Chen & Wang 2001).
Validasi
Setelah didapatkan model persamaan regresi kalibrasi, dilakukan tahap
validasi dengan menggunakan sisa data yang lain. Data sampel yang berbeda
tersebut dimasukkan ke dalam persamaan regresi kalibrasi, sehingga diperoleh data
komposisi kimia (kadar air dan kafein) biji kopi dugaan NIR. Validasi bertujuan
menguji ketepatan pendugaan komposisi kimia dengan persamaan regresi kalibrasi
yang telah dibangun.
Parameter untuk menentukan kecocokan model kalibrasi adalah koefesien
korelasi (r), standard error (SE), coefficient of variation (CV). Koefesien korelasi
atau r menunjukkan kemampuan model menerangkan keragaman nilai peubah tak
bebas. Semakin besar nilai r berarti model semakin mampu menerangkan perilaku
peubah tak bebas. Kisaran nilai r (Persamaan 1) mulai dari 0% sampai 100%
(Mattjik et al. 2006).
�=

∑ �−�̅ ��� − �̅��
√∑ �− �̅ 2 ∑ ��� − �̅��

(1)

Data komposisi kimia dugaan NIRS divalidasi dengan data hasil pengujian
secara kimiawi di laboratorium kimia dan dibuat hubungan antara keduanya, setelah
itu dihitung standard error (Persamaan 2). Standard error merupakan selisih antara
nilai hasil dugaan dan nilai sebenarnya. SE yang semakin kecil menunjukkan model
yang semakin baik. Nilai yang baik adalah semakin mendekati nol sehingga

8

dipastikan model dapat memprediksi dengan baik kadar dugaan. Standar eror
diperoleh dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
∑ ���

Keterangan:

SE

�� = √

−� 2

(2)

= Standar error

YNIRS = komposisi kimia dugaan NIRS
Y
= komposisi kimia dengan uji kimia
n
= jumlah sampel
Setelah dihitung standartd error (SE), dihitung pula koefisien keragaman
atau coefficient of variability (CV). Walpole (1995) menyatakan bahwa dengan
simpangan baku (standar deviasi) tidak dapat menyatakan keragaman data. Ukurun
lain adalah koefesien keragaman (CV) coefficient of variability menunjukkan
besarnya error sebanding dengan rata-rata hasil analisis kimiawi (data referensi).
Koefisien keragaman (CV) dapat digunakan untuk membandingkan dua
keragaman kelompok data yang selang nilainya jauh berbeda satu sama lain bahkan
dapat digunakan untuk membandingkan keragaman dua atau lebih kelompok data
meskipun satuan pengukurannya tidak sama.
Menurut Mattjik et al. (2006) nilai ideal CV sangat tergantung pada bidang
studi yang digeluti, misalnya untuk bidang pertanian nilai CV (Persamaan 3) yang
dianggap wajar adalah 20 – 25%, namun percobaan dilakukan dilaboratorium nilai
CV diharapkan jauh lebih kecil mengingat sebagian kondisi lingkungan dalam
keadaan terkontrol. Coefficient of variability dirumuskan dengan:

Keterangan:

CV
SE


�� =

��
�̅



%

(3)

= koefesien keragaman
= standar error
= rataan komposisi kimia aktual sampel penelitian

Keabsahan model akan dilihat dari parameter statistik yakni antara lain nilai
r, RPD (Persamaan 4). Model yang baik adalah apabila mempunyai nilai r tinggi,
nilai SEp yang lebih kecil dari standar deviasi (SDp) data dan nilai RPD yang tinggi.
RPD
Keterangan:

RPD
SDp

= SDP/ RMSEP

(4)

= rasio antara standard deviasi dengan RMSEP
= Standar deviasi prediksi

Aplikasi Near Infrared Reflectance (NIR) dalam Industri Kopi
NIRS telah diterapkan untuk membedakan antara varietas Arabika dan
Robusta, baik dalam sampel murni atau campuran, dalam kombinasi dengan
analisis klasifikasi multivariat (Downey et al. 1994). Selain itu, telah digunakan
untuk menentukan tingkat roasting biji kopi, untuk mengevaluasi sifat sensori dari
espresso, dan untuk mengukur beberapa komponen kimia sampel kopi, misalnya

9

theobromine, asam klorogenat, trigoneline, lipid, gula total dan kafein sebagai dasar
model kalibrasi (Pizarro 2004). Pada tahun 2007, Pizarro meneruskan penelitiannya
menggunakan metode stepwise orthogonalization of predictors dalam memilih
metode informasi untuk menentukan kandungan kafein dalam roasting.
Ribeiro et al. (2011) berhasil menunjukkan daerah panjang gelombang dari
kandungan lemak, kafein, trigolin, flavor, polisakarida, sukrosa dan protein pada
biji kopi roasting mengunakan metode PLS dengan mengunakan analisis Orderet
Predictor Selection (OPS). Menurut Teófilo (2009), seleksi menggunakan OPS
memberikan informasi vektor daerah kandungan tertentu pada spektrum serta
mampu memilah variabel pada setiap magnitude dan mengevaluasi dengan
menggunakan model multivariat. Penelitian NIRS untuk menentukan kandungan
kimia dalam bentuk biji kopi utuh belum pernah dilakukan. Namun metoda NIRS
mampu memprediksi kandungan kimia bahan dalam bentuk biji berdasarkan
penelitian yang telah dilakukan pada kakao oleh Zulfahrizal et al. (2014) dan biji
jarak pagar oleh Lengkey et al. (2013).

METODOLOGI PENELITIAN
Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian dilaksanakan di laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil
Pertanian (TPPHP), Departemen Teknik Mesin dan Biosistem dan Laboratorium
Mutu Pangan, Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan, Fakultas Teknologi
Pertanian IPB, pada bulan September-Oktober 2015.
Bahan dan Alat
Bahan yang digunakan adalah kopi arabika Gayo sebanyak 8 kg yang
diperoleh dari Kecamatan Lut Tawar, Kebayakan, dan Bintang, Kabupaten Aceh
Tengah. Sebanyak 50 sampel dipersiapkan yang terbagi 33 sampel (65%) untuk
kalibrasi, dan 17 sampel (35%) untuk validasi. Sampel untuk pengukuran non
destruktif ditimbang 65 gram (3 lapisan) dan 95 gram (4 lapisan), untuk pengujian
kimia 18 g/sampel. Bahan lainnya adalah aquades, Pb asetat, natrium oksalat dan
kafein murni.
Alat yang digunakan dalam penelitian ini meliputi satu unit NIR
Spektrometer tipe NIRFlex N-500 yang diproduksi oleh BUCHI Labortechnik AG,
Switzerland, dilengkapi dengan satu unit komputer yang dapat digunakan untuk
mengukur sampel padat, pasta, dan biji serta software unscrambler untuk analisis
spektrum data. Oven dan desikator digunakan untuk menentukan kadar air, serta
mesin penggiling biji dan alat HPLC merk Shimadzu LC- 10 AD untuk menentukan
kadar kafein. Alat lainnya berupa water bath, labu erlenmeyer 250 ml, kertas
saring, tabung reaksi, penyaring, micropipet, gelas ukur 50 mL, dan timbangan
analitik (Lampiran 1).
Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian penentuan kandungan kimia biji kopi arabika Gayo secara
non destruktif dengan menggunakan Near Infrared Spectroscopy dengan beberapa
tahap yaitu (1) pengukuran reflektan spektrum NIRS biji kopi pada suhu ruang
kemudian diukur parameter mutunya secara destruktif, (2) pengolahan data dengan

10

melakukan kalibrasi dan validasi, (3) evaluasi kinerja pengolahan data. Diagram
alir dapat dilihat pada Gambar 5.
50 Sampel
33 sampel untuk kalibrasi
Scanning NIRS
kopi dengan
berbagai
panjang
gelombang
Reflektan (R)

17 sampel untuk validasi
Scanning NIRS
kopi dengan
berbagai
panjang
gelombang
Reflektan (R)

Penentuan
komposisi
kimia
(kadar air
dan kafein)

Pengolahan data NIRS:
1. Normalisasi
2. Turunan 1 Savitzky-Golay (dg1)
3. Turunan 2 Savitzky-Golay (dg2)
4. Kombinasi (n01,dg1)

Penentuan
komposisi
kimia
(kadar air
dan kafein)

Pengolahan data NIRS:
1. Normalisasi
2. Turunan 1 Savitzky-Golay (dg1)
3. Turunan 2 Savitzky-Golay (dg2)
4. Kombinasi (n01,dg1)

Kalibrasi
Tidak

RMSEC
r≈1
CV ≈ 0

Validasi
Ya
Tidak

RMSEP
r≈1
CV ≈ 0

Ya
Selesai
Gambar 5 Diagram alir penelitian

11

Pengukuran Reflektan
Sampel biji kopi yang dideteksi dalam sampel holder berukuran ± 5 cm
dengan kisaran kadar air 11-14%. Biji kopi disusun dalam 3 lapisan (65 gram) dan
4 lapisan (95 gram) (Gambar 6).
Spektrometer NIR yang digunakan dalam penelitian ini adalah NIRFlex N500 solids petri merek BUCHI (Gambar 6) dengan set up alat sebagai berikut:
kecepatan pengambilan data 2-3 scan/s, suhu pengoperasian alat 22 - 25oC dengan
100-230VAC ±10%, 50/60 Hz, 350 Watt. Pada penelitian ini digunakan panjang
gelombang infra merah dekat 1000-2500 nm sesuai yang tersedia pada alat NIRflex
N-500.
Sebelum dilakukan pengukuran pada sampel biji kopi, terlebih dahulu
dilakukan proses pengukuran spektrum acuan (reference spectrum). Intensitas
reflektansi sampel diperoleh dari intensitas spektrum yang diukur dibagi dengan
spektrum acuan (Persamaan 5).
Spektrum = Vcontoh/Vstandar

(5)

Keterangan :
Vcontoh = Tegangan pantulan contoh / sampel (Volt)
Vstandar = Tegangan pantulan standar putih (Volt)
2
1
3
12

13

4

16
14

15

5

6

11
9

8

10
1.
2.
3.
4.

Sampel
Cawan petri
Magnetic coding
Rotary plate

5. Light barrier
6. Motor
7. Optic 1
8. Mirror 1

7
09. Mirror 2
10. Optic 2
11. Detector
12. Stop button

13. Start button
14. Status LED
15. Magnet sensor
16. Internal reference

Gambar 6 Bagian-bagian dan fungsi NIRFlex N-500 (Sumber: Operation Manual
NIRFlex N-500 Merk Buchi)
Prinsip fungsional dari spektrofotometri Buchi NIRFlex N-500 solids
ditampilkan pada Gambar 6. Proses pengukuran spektrum sampel dimulai dengan
memancarkan gelombang atau sinar NIRS ke optik 1 lalu dilanjutkan ke cermin 1,

12

light barrier dan diteruskan ke sampel secara tegak lurus. Ketika sinyal telah
sampai ke sampel, maka ikatan-ikatan molekul yang ada di dalam bahan akan
bervariasi dan pada saat frekuensinya sama dengan gelombang NIRS yang
dipancarkan maka terjadilah penyerapan gelombang. Gelombang yang diserap
bahan sebagian ada yang dipantulkan kembali dan diteruskan ke cermin 2,
selanjutnya ke optik 2 untuk diteruskan ke detektor. Detektor akan mencatat
spektrum selanjutnya diteruskan ke komputer untuk akusisi dan analisis
kemometrik.
Penentuan Kadar Air (AOAC 2005)
Cawan keramik kosong dikeringkan dalam oven dengan suhu 1050C selama
15 menit dan didinginkan dalam desikator selama 10 menit, kemudian ditimbang.
Sampel yang sudah diambil data spektrumnya ditimbang 5 gram kemudian
dimasukkan ke dalam cawan. Cawan beserta isinya kemudian dimasukkan ke dalam
oven dengan suhu 1050C selama 6 jam. Selanjutnya cawan dikeluarkan dari oven
dan didinginkan kembali dalam desikator dan ditimbang kembali. Perhitungan
kadar air menggunakan Persamaan 6:
�� =

� −�




%

(6)

Keterangan :
Ka = Kadar air (%)
Ba = Berat awal (g)
Bb = Berat akhir (g)
Penentuan Kadar Kafein (AOAC 2005)
Biji kopi digiling menggunakan blender dan disaring menggunakan
saringan teh. Sampel yang berupa powder ditambahkan aquades sebanyak 50 mL
yang selanjutnya dipanaskan 30 menit dalam water bath dengan suhu 80-100oC.
Ditambahkan 2 tetes Pb asetat jenuh dan setelah pendinginan lakukan penyaringan
dalam labu 100 mL dan penambahan aquades dan 5 gram Pb asetat. Kemudian 20
mL sampel dimasukkan ke dalam HPLC pada suhu 28-28oC untuk mendapatkan
konsentrasi kafein. Konsentrasi kafein dalam sampel (Ccaf) dihitung dengan
menggunakan persamaan regresi yang diperoleh dan membandingkan dengan
larutan standar. Persentase kafein dihitung dengan Persamaan 7:
kafein % =

Cca

% x V
M a

i





(7)

Analisis Data Penelitian
Data-data yang diperoleh dianalisis dengan menggunakan bantuan
perangkat lunak (software) unscrambler. Dari seluruh jumlah sampel (50 sampel
biji kopi) yang diukur dibagi 2 (dua) tahap yaitu tahap kalibrasi dan validasi. Jumlah
sampel untuk tahap kalibrasi harus lebih banyak dari tahap validasi, dimana jumlah
sampel tahap kalibrasi sebanyak ± 33 sampel (2/3 total sampel) sedangkan jumlah
sampel untuk validasi sebanyak ± 17 sampel (1/3 total sampel). Selain itu, range
data yang digunakan untuk tahap kalibrasi harus lebih besar daripada tahap validasi.

13

Kalibrasi dan Validasi menggunakan Metode PLS
Pengolahan pada data spektrum dilakukan sebelum kalibrasi dan validasi,
untuk mengeliminasi gangguan-gangguan yang terjadi selama pengambilan
spektrum. Spektra yang diperoleh dari NIRS ditransformasikan menjadi spektrum
reflektan. Berikutnya dilakukan pra pengolahan data untuk dianalisis lebih lanjut
menggunakan PLS. Pengolahan data awal yang diberikan pada data penelitian ini
adalah sebagai berikut
1. Normalisasi antara 0-1 (n01)
2. Turunan pertama Savitzky-Golay (dg1) dan turunan kedua SavitzkyGolay (dg1)
3. Kombinasi (n01, dg1)
Kalibrasi dan validasi NIRS dilakukan terhadap kadar air dan kafein biji
kopi. Model kalibrasi merupakan model yang menunjukkan tingkat korelasi antara
fisiko kimia dengan reflektan NIRS, sedangkan validasi merupakan uji terhadap
model kalibrasi. Diagram alir pengolahan data kalibrasi dan validasi dapat dilihat
pada Gambar 5.
Evaluasi Hasil Kalibrasi dan Validasi
Ketepatan dan ketelitian metode NIRS dalam memprediksi kadar air dan
kafein biji kopi dikaji dari) koefisien korelasi (r), standar error of calibration set
(SEC), standar error of validation set (SEP), coefficient of variation (CV), dan
residual predictive deviation (RPD) (Mauzan et al. 2005). Standar Error of
Calibration set (SEC), menunjukkan seberapa baik persamaan kalibrasi cocok
dengan data. Nilai SEC yang semakin kecil menunjukkan kesalahan prediksi yang
rendah dari kalibrasi. Standar Error of Validation set (SEP), menunjukkan
ketidaktepatan (kualitas) dari model validasi. Nilai yang kecil menunjukkan model
yang baik. Coefficient of Variation (CV), menunjukkan error sebanding dengan
rata-rata hasil uji kimia bahan. Residual Predictive Deviation (RPD), menunjukkan
rasio antara standar deviasi dari data original referensi dengan SEC dan SEP. Nilai
RPD antara 1.5-1.9 menunjukkan prediksi masih kasar dan masih perlu perbaikan
pada kalibrasi. Nilai RPD antara 2-2.5 menunjukkan model prediksi yang cukup
baik. Sedangkan nilai RPD antara 2.5-3 atau lebih menunjukkan akurasi model
prediksi yang baik dan sangat baik.

HASIL DAN PEMBAHASAN
Spektrum Reflektan NIRS Biji Kopi Gayo
Spektrum original biji kopi pada panjang gelombang 1000-2500 nm
ditunjukkan pada Gambar 7. Rentang 1000-2500 nm memperlihatkan spektrum
yang lebar dengan jumlah 1501 data spektrum yang memiliki beberapa puncak dan
lembah spektrum. Puncak spektrum reflektan NIRS pada biji kopi arabika Gayo
berada antara panjang gelombang 1109 - 1134 nm, 1291 – 1321 nm, 1700 – 1730
nm, 1910 – 1940 nm. Sedangkan lembah berada antara panjang gelombang 1203 –
1233 nm, 1434 – 1464 nm, 1660 – 1690 nm, 1950, 1980 nm. Gambar 7
menunjukkan 4 titik utama sebagai puncak yang menunjukkan overtone 2 gugus
karbonil (1128 nm) peregangan CH oleh getaran OH air mengakibatkan penurunan
puncak (1298 nm) penurunan yang stabil pada panjang gelombang (1672 nm).
Spektrum NIRS biji kopi setelahnya bergerak dengan landai pada puncak yang

14

tidak jauh berbeda (1726 nm). Kafein berada pada panjang gelombang 1128, 1298,
1677, 1726, dan 1934 nm (Ribeiro et al. 2011).

Gambar 7 Spektrum original biji kopi (n=50)
Spektrum untuk 50 sampel biji kopi telah memperlihatkan puncak dan lembah
pada panjang gelombang tertentu (Gambar 7). Namun fitur spektrum tersebut
sebenarnya saling tumpang tindih antara satu dan lainnya. Menurut Hruschka
(1990), fitur pada spektrum NIRS dipengaruhi oleh pita penyerapan overtone dan
kombinasi yang terjadi karena adanya perubahan energi molekul ketika menyerap
energi foton. Pendekatan dengan turunan kedua akan memisahkan penyerapan yang
saling tumpang tindih tersebut.
Stuth et al. (2003) menambahkan bahwa beberapa foton tersebut
mengakibatkan perpindahan elektron, sementara beberapa lainnya mengakibatkan
getaran molekuler karena bahan-bahan biologik mengandung pita-pita molekul
(molecular bonds) diantara atom-atom. Getaran molekul yang terjadi ini
mengakibatkan pita-pita molekul bergerak ke atas dan ke bawah atau terjadi tarikan
dan regangan pada frekuensi dan panjang gelombang tertentu (Batten 1998).
Kejadian ini yang menyebabkan bentuk spektrum yang berbeda-beda untuk setiap
bahan biologik.
Keberadaan puncak dan lembah spektrum dipengaruhi oleh komponenkomponen kimia yang terdapat dalam bahan yang dianalisis. Selain karena faktor
kimia, puncak dan lembah spektrum juga dipengaruhi oleh sifat fisik bahan (Blanco
dan Villarroya 2002). Kandungan air dalam bahan misalnya yang mempengaruhi
bentuk spektrum, hal ini karena air merupakan komponen utama material biologi.
Selain itu air juga merupakan kompenen terkuat dalam penyerapan wilayah NIRS
(Zhang et al. 2006).
Spektrum Reflektan dari 3 dan 4 Lapisan Biji Kopi
Spektrum reflektan NIRS dengan 3 dan 4 lapisan menghasilkan spektrum
dengan pola yang hampir sama. Berdasarkan nilai rata-rata kedua lapisan, reflektan
spektrum 4 lapisan lebih tinggi dibandingkan 3 lapisan (Gambar 8). Rendahnya
reflektan pada 3 lapisan disebabkan oleh adanya space diantara biji kopi yang
mentransmisikan sinar NIRS, sehingga tidak seluruh sinar NIRS dipantulkan oleh
lapisan biji kopi.
Biji yang digunakan dalam penelitian ini berukuran tidak seragam yang
berkisar antara 6 mesh sampai 3,5 mesh. Menurut SNI 1997 mengenai ekspor biji

15

kopi standart minimum ukuran biji adalah tidak lolos ayakan ukuran 3 mm x 3 mm
(8 mesh) dengan maksimum lolos 1% (bobot/bobot). Sedangkan untuk bisa disebut
biji ukuran besar, harus memenuhi persyaratan tidak lolos ayakan ukuran 5,6 mm x
5,6 mm (3.5 mesh dengan maksimum lolos 1% (bobot/bobot). Variasi pada ukuran
sampel mempengaruhi penyebaran radiasi NIRS pada saat melewati bahan. Partikel
berukuran besar tidak dapat menyebarkan radiasi NIRS sebanyak radiasi yang
diserap, semakin tinggi nilai penyerapan maka panjang gelombang yang diserap
juga akan semakin besar (Dryden 2003).

3 lapisan
4 lapisan

Gambar 8 Rata-rata reflektan 3 dan 4 lapisan
Gambar 8 meunjukkan perbedaan penyerapan dari 3 lapisan dan 4 lapisan biji
kopi. Rendahnya nilai refelktan 3 lapisan diduga karena jumlah 65 gram biji kopi
belum cukup untuk menutup sinar yang berasal dari lampu halogen, sehingga
memungkinkan masih adanya sinar yang diteruskan keluar bahan. Sedangkan pada
4 lapisan biji dengan jumlah 95 gram, serapan sinar yang dipantulkan lebih besar.
Menurut Munawar (2008), ketika sebuah sinar yang berasal dari sebuah
sumber jatuh mengenai obyek, maka akan terjadi interaksi antara obyek dan sinar
tersebut yang mana obyek akan memberi respon berupa pantulan, serapan dan
terusan. Respon pantulan (reflectance) dapat berupa pantulan langsung (specular
reflectance) yang mana sinar sepenuhnya dipantulkan kembali oleh obyek, pantulan
semu (diffuse reflectance) yang mana sinar diserap terlebih dahulu dan kemudian
dipantulkan. Respon serapan (absorbance) merupakan fenomena di mana seluruh
sinar pada panjang gelombang tertentu sepenuhnya diserap oleh bahan, dan respon
terusan (transmittance) merupakan respon di mana sinar pada panjang gelombang
tertentu menembus bahan karena adanya celah yang memungkinkan sinar keluar
(Siesler et al. 2002; Munawar 2008 ). Chen et al. (2013), menambahkan data
spektrum yang dihasilkan dari pengukuran reflektan pada sampel padat akan
menghasilkan berbagai noise sebagai akibat dari perbedaan ukuran partikel.

16

Kadar Air dan Kafein Biji Kopi
Tabel 2 memperlihatkan sebaran data kadar air dan kadar kafein dalam biji
kopi arabika Gayo pada set kalibrasi dan validasi.
Tabel 2 Sebaran kadar air dan kafein biji kopi
Parameter
Kadar air
Kadar kafein

Proses
Kalibrasi
Validasi
Kalibrasi
Validasi

N
33
17
33
17

Mean*
13.13
13.19
0.279
0.283

SD
0.90
0.85
0.029
0.022

Min*
11.27
11.36
0.194
0.228

Max*
14.45
14.27
0.328
0.31

Keterangan: (* dalam%), N: jumlah sampel, SD: Standar deviasi, Min:minimal, Max: maksimal

Kadar air biji kopi arabika Gayo memiliki rentang 11.27 sampai 14.45%
dengan standar deviasi sebesar 0.90 untuk kalibrasi dan 0.85 validasi. Secara
keseluruhan sebaran data kadar air pada 50 sampel biji kopi dapat dilihat pada
Gambar 9. Kadar kafein biji kopi arabika Gayo untuk 50 sampel memiliki rentang
0.194 sampai 0.328% (Lampiran 2), dengan standar deviasi kalibrasi (0.029) dan
validasi (0.022). Nilai terendah dan tertinggi pada data digunakan sebagai set data
kalibrasi. Hal ini sesuai dengan pernyataan Yan et al. (2009) nilai tertinggi dan
terendah pada data olahan NIRS diperuntukkan sebagai set data kalibrasi dalam
membangun model kalibrasi.

Gambar 9 Sebaran kadar air biji kopi arabika Gayo untuk tiga Kecamatan
Dari Gambar 9 dapat dilihat bahwa perbedaan kadar air pada ketiga daerah
pengambilan sampel, Kecamatan Lut tawar menghasilkan kadar air 12.70-14.45%,
Kecamatan Kebayakan berkisar antara 13-14.3%, dan Kecamatan Bintang 11.4012.50%. Perbedaan terbebut bertujuan untuk memperpanjang rentang kadar air
yang akan dianalis menggunakan near infrared spectroscopy. ICO belum
menetapkan secara umum standar kadar air untuk masing-masing negara eksportir
kopi. Namun beberapa negara membuat standar kadar air, misalnya Vietnam dan
Indonesia memiliki syarat kadar air maksimal 13%. Kadar air kopi yang aman dari
pertumbuhan mikroorganisme adalah 12.5%. Kadar air biji kopi yang lebih dari
13% menyebabkan biji kopi lebih mudah terserang cendawan (Yani 2008). Reh et
al. (2006), menambahkan penurunan kadar air biji kopi dapat mengurangi
pertumbuhan mikroorganisme, namun kadar air biji yang terlalu rendah dapat

17

menyebabkan kerugian berupa penurunan berat dan penampakan biji menjadi
berkerut.
Kandungan kimia lainnya yang berperan penting dalam biji kopi adalah
kafein. Kadar kafein berkaitan erat dengan kualitas kopi, yang mempengaruhi rasa
pahit pada minuman kopi (Farah et al. 2006). Sebaran data kafein pada biji kopi
arabika Gayo pada ketiga kecamatan hasil analisis menggunakan HPLC dapat
dilihat pada Gambar 10.

Gambar 10 Sebaran kadar kafein biji kopi arabika Gayo untuk tiga Kecamatan
Sebaran kadar kafein biji kopi arabika Gayo untuk 3 kecamatan berkisar
antara 0.19 sampai 0.34%, yang perbedaannya tidak signifikan antara satu
kecamatan dengan kecamatan lainnya (Lampiran 3). Kadar kafein kopi arabika
Gayo lebih rendah jika dibandingkan dengan kadar kafein biji kopi Madagaskar
yang berjumlah 0.7% (Jacques et al. 1992), atau kopi Minas dengan jumlah 0.66%
(Hecimovic et al. 2011). Hal ini membuktikan bahwa pembangunan model
kalibrasi untuk analisis NIRS pada masing-masing biji kopi tiap daerah perlu
dila