Electronic Theses and Dissertation

Abstrak. kopi memiliki banyak kandungan kimia didalamnya salah satunya adalah asam klorogenat. untuk mengetahui kadar asam klorogenat biasanya menggunakan adalah kromatografi cair berkinerja tinggi (hplc) yang dikombinasi dengan spektofotometer uv-vis, pendeteksi elektokimia, kromatografi gas, spektrofotometri, dan metode-metode elektrokimia. tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kadar asam klorogenat di dalam biji kopi arabica dan robusta secara cepat dan tanpa merusak bahan. penelitian ini menggunakan biji kopi hijau arabika dan biji kopi hijau robusta sebanyak 100 gram yang berasal dari kabupaten bener meriah. pengukuran dengan elektronik nose menggunakan sensor piezoelectric tranducer dan pengolahan data menggunakan unscrambler software® x version 10.1 prediksi kadar asam klorogenat menggunakan metode partial least squares (pls) dengan metode reduce correction. hasil dari penelitian ini memperlihatkan bahwa teknologi electronik nose mampu memprediksi kadar asam klorogenat dengan metode partial least squares (pls), dengan menghasilkan model prediksi kasar (sufficient performance) dengan menggunakan metode reduce correction menghasilkan nilai rpd sebesar 1,59. dan juga teknologi elektronik nose mampu mengklasifikasi biji kopi hijau arabica sebesar 66,67% dam biji kopi robusta sebesar 100%. hal ini dikarenakan biji kopi yang belum tersangrai sehingga aroma masih belum begitu pekat. kata kunci : teknologi hidung elektronik, kopi arabika, kopi robusta, asam klorogenat, hplc, pls, rpd abstract. coffee has a lot of chemical contents in it, one of which is chlorogenic acid. to determine chlorogenic acid levels. usually, high-performance liquid chromatography (hplc) combined with uv-vis spectrophotometer, electrochemical detection, gas chromatography, spectrophotometry, and electrochemical methods are being used. the purpose of this study was to determine quickly the levels of chlorogenic acid in arabica and robusta coffee beans and without damaging the ingredients. this study uses 100 grams of arabica green coffee beans and robusta green coffee beans from the bener meriah district. measurement with nose electronics uses piezoelectric transducer sensors and data processing using unscrambler software® x version 10.1 prediction of chlorogenic acid levels using the partial least squares (pls) method by reducing correction. the results of this study indicate that the electronic nose technology is able to predict chlorogenic acid levels by partial least squares (pls) method, by producing a rough prediction model (sufficient performance) by using a method of reducing correction to produce an rpd value of 1.59. also, electronic nose technology is able to classify arabica green coffee beans as much as 66.67% and robusta coffee beans 100%. it’s because coffee beans are not roasted. it’s because coffee beans have not been roasted so the aroma is still not so thick. keyword : electronic nose, arabica coffe, robusta coffee, chlorogenic acid, hplc, pls, pls