Deteksi Bubuk Kopi Luwak Murni dan Bubuk Kopi Luwak Campuran Dengan Teknologi Hidung Elektronik

Abstract

Abstrak. Kopi luwak merupakan kopi yang berasal dari hasil konsumsi hewan luwak (musang) yang  telah mengalami fermentasi di dalam pencernaan luwak selam 12 jam. Kopi luwak merupakan komoditi yang sangat diminati dan bernilai jual tinggi. Tujuan dari penelitian ini untuk membedakan bubuk kopi luwak murni dan bubuk kopi luwak campuran dengan memanfaatkan instrumen berbasis teknologi hidung elektronik (electronic nose). Penelitian ini menggunakan bubuk kopi luwak murni dan bubuk kopi arabika yang dicampurkan dengan perbandingan (50:50, 60:40. 70:30, 80:20 dan 90:10). Jumlah sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah sebanyak 10 sampel. Pengukuran intensitas sinyal aroma bubuk kopi menggunakan sensor piezoelectric tranducers. Klasifikasi data spektrum bubuk kopi menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dengan pretreatment nya adalah Gap Reduction. Hasil penelitian ini diperoleh yaitu: Hidung elektronik mulai merespon aroma bubuk kopi pada detik ke-5.64, dan dapat mengklasifikasikan bubuk kopi pada detik ke 11.09. Hidung elektronik yang dikombinasikan dengan metode principal component analysis (PCA) telah berhasil mendeteksi bubuk kopi luwak murni dan bubuk kopi luwak campuran dengan tingkat keberhasilan sebesar 100% (PC-1 sebesar 100% dan PC-2 sebesar 0%).Deteksi Murni Powder Kopi Luwak dan Campuran Kopi Luwak Bubuk Menggunakan Teknologi Hidung ElektronikAbstract. Civet coffee is coffee that comes from the consumption of civet animals (ferrets) that have undergone fermentation in the digestion of mongoose for 12 hours. Civet coffee is a commodity that is very popular and has a high selling value. The purpose of this study is to distinguish pure civet coffee powder and mixed civet coffee powder by using an instrument based on electronic nose technology. This study used pure civet coffee powder and arabica coffee powder mixed with comparisons (50:50, 60:40. 70:30, 80:20 and 90:10). The number of samples used in this study were 10 samples. The measurement of the intensity of coffee powder’s smell signals using piezoelectric tranducers. The classification of coffee powder spectrum data using the Principal Component Analysis (PCA) method with its pretreatment is Gap Reduction. The results of this study were obtained: The electronic nose starts responding to the smell of coffee powder at 5.85 seconds, and can classify coffee powder in 11.09 seconds. The electronic nose combined with the principal component analysis (PCA) method has succeeded in detecting pure civet coffee powder and mixed Civet coffee powder with a success rate of 100 % (PC-1 of 100% and PC-2 of 0%).