Model Kalibrasi Kemometrik Berbasis Spektrum Ftir Untuk Penentuan Adulterasi Kopi Arabika dengan Kopi Robusta

Abstract

Kopi merupakan subsektor perkebunan dengan potensi tinggi baik dalam segi penyedia industri, lapangan pekerjaan maupun penunjang perekonomian negara. Jenis kopi yang mendominasi adalah kopi robusta sebesar 71,46% dan kopi arabika sebesar 28,54%. Adulterasi kopi arabika dengan kopi robusta diminati oleh masyarakat karena rasanya yang khas serta untuk meningkatkan keuntungan komersial. Namun, adulterasi kopi arabika dengan kopi robusta yang tidak sesuai dapat menimbulkan dampak kesehatan yang nyata, seperti peningkatan tekanan darah, nyeri kepala, dan gangguan gastrointestinal utamanya karena kandungan kafein pada robusta yang hampir dua kali lipat dari kafein pada arabika. Oleh karena itu, diperlukan pengawasan mutu dan keaslian produk menjadi aspek penting dalam menjaga integritas industri kopi sehingga aman dikonsumsi masyarakat. Spektroskopi FTIR merupakan metode yang digunakan untuk mendeteksi gugus fungsi, mengidentifikasi senyawa, dan menganalisis campuran dari sampel. Keunggulan FTIR adalah rentang pengukuran luas, cepat, produktif, sensitif, murah, dan mampu memberikan informasi dalam spektrum yang melimpah. Dalam penelitian ini, FTIR dengan analisis kemometrik seperti PLS (Partial Least Square), PCR (Principal Component Regression), dan SVR (Support Vector Regression) dikombinasikan dengan teknik pra-pemrosesan spektrum (smoothing, normalize, first derivative, second derivative, baseline, Standard Normal Variate, spectroscopic, detrend, MSC, Orthogonal Signal Correction, dan deresolve). Model dengan hasil validasi terbaik akan diterapkan pada sampel yang beredar di pasaran. Sampel kopi yang digunakan terdiri dari tiga set kopi arabika murni dan kopi robusta murni. Sampel simulasi training set sebanyak 63 sampel dibuat dengan menambahkan kopi robusta dari rentang konsentrasi 0-100% pada kopi arabika, dimana konsentrasi 0% menunjukkan full adulterant robusta dan 100% menunjukkan murni arabika. Sedangkan sampel test set sebanyak 21 sampel dari konsentrasi 32-82%. Selanjutnya, sampel dianalisis menggunakan spektroskopi FTIR untuk membangun model kalibrasi. Sebelum model multivariat dibentuk, spektrum FTIR yang akan digunakan harus melalui tahap pra-pemrosesan spektrum. Model PLS, PCR, dan SVMR dibangun sekaligus dengan validasi internal LOOCV random with 20 segment. Model PLS menunjukkan performa yang paling baik dibandingkan model PCR dan SVMR. Model PLS secara konsisten memberikan kombinasi RMSE yang terendah serta R2 yang paling mendekati satu dengan explained variance paling tinggi dibandingkan dua model lainnya. Model PLS divalidasi dengan menggunakan validasi eksternal untuk mengetahui teknik pra-pemrosesan yang paling efektif memprediksi sampel diluar sampel training set. Hasil validasi eksternal menunjukkan spectroscopic sebagai model PLS dengan performa statistik tertinggi dengan nilai korelasi 0,977; R2 (pearson) 0,955; R2 0,951; RMSE 3,331; SEP 3,329; dan Bias 0,346. Namun, model yang dapat diaplikasikan pada sampel nyata tidak terbatas pada satu model saja. Model PLS original, smoothing dan deresolve menunjukkan kinerja yang tidak berbeda signifikan dengan model spectroscopic. Ketiga model tersebut memberikan nilai korelasi dan R2 (pearson) pada kisaran 0,97 dan 0,95 sama dengan model spectroscopic diiringi dengan nilai R2, RMSEP, SEP, dan bias yang tidak terlalu jauh dengan model spectroscopic. Aplikasi produk adulterasi kopi arabika dengan kopi robusta di pasaran menggunakan model terpilih menunjukkan bahwa model mampu memprediksi kandungan arabika hampir mendekati label klaim. Namun pada sampel dengan massa arabika yang rendah yaitu 15%, kemampuan prediksi model menurun, Keterbatasan ini dapat disebabkan oleh Limit of Quantification. Hal tersebut membuat hasil pengukuran menjadi tidak konsisten, dibuktikan dengan nilai RSD sebesar 21-22%.