Principal component analysis of FT-IR spectra for cationic photopolymerization of mixtures of two monomers

2005 ◽  
Vol 75 (1) ◽  
pp. 77-90 ◽  
Author(s):  
Young-Min Kim ◽  
John F. MacGregor ◽  
L.Kris Kostanski
Keyword(s):  
Principal Component Analysis ◽  
Ir Spectra ◽  
Principal Component ◽  
Component Analysis ◽  
Cationic Photopolymerization ◽  
Ft Ir

scholarly journals ANALISIS ADULTERAN PADA KOPI LUWAK DENGAN METODE Fourier Transform Infrared (FTIR)

2021 ◽  
Vol 6 (1) ◽  
pp. 26
Author(s):  
Ivan Andriansyah ◽  
Hilman Nur Mukhlis Wijaya ◽  
Purwaniati Purwaniati
Keyword(s):  
Principal Component Analysis ◽  
Fourier Transform ◽  
Principal Component ◽  
Fourier Transform Infrared ◽  
Component Analysis ◽  
Ft Ir

Kopi merupakan bahan minuman yang sangat terkenal bukan hanya di Indonesia melainkan di seluruh dunia, jenis yang sering dijumpai yaitu arabika dan robusta. Tingginya harga dan permintaan kopi banyak produsen memalsukan atau mencampur kopi dengan bahan lain. Adulterasi adalah upaya menambah atau mengganti bahan makanan dengan tujuan memperoleh, sehingga memberikan dampak buruk pada konsumen. Tujuan dari jurnal ini adalah untuk mengetahui ada atau tidaknya adulteran pada kopi luwak yang beredar dipasaran. Metode analisis FTIR digunakan untuk membuat pola sidik jari dari ekstrak kopi melalui analisis kemometrik dengan metode Principal Component Analysis (PCA). Ekstraksi dilakukan dengan cara maserasi menggunakan pelarut etanol 96%. Pengukuran spektrum inframerah menggunakan alat FT-IR, pada bilangan gelombang 4000-650cm-1 dan resolusi 4 cm-1. Klasifikasi dari kopi yang diadulteran dengan arabika dan kopi luwak menggunakan data PC-1 dan PC-2 dengan nilai berturut-turut 82% dan 14%. Hasil menunjukkan nilai scores menggunakan PC-1 dan PC-2 sampel kopi A berada dekat kuadran kopi luwak, sampel kopi B berada di antara kuadran kopi arabika (adulteran) dan luwak, dan kopi sampel C berada dekat kuadran arabika (adulteran). Metode FTIR dapat mendeteksi dengan batas deteksi 15% (b/b)

scholarly journals Pengembangan Metode Klasifikasi Biji Kopi Beras Arabika Gayo dan Robusta Gayo dengan Metode PCA (Principal Component Analysis) Berdasarkan Pengolahannya

2020 ◽  
Vol 4 (4) ◽  
pp. 472-481
Author(s):  
Ilka Agusti Febriyansyah ◽  
Rahmat Fadhil ◽  
Zulfahrizal Zulfahrizal
Keyword(s):  
Principal Component Analysis ◽  
Principal Component ◽  
Component Analysis ◽  
Coffee Bean ◽  
Wet Process ◽  
Robusta Coffee ◽  
Coffee Beans ◽  
Ft Ir ◽  
The Difference ◽  
Spectrum Data

Abstrak. Kopi merupakan salah satu tanaman yang telah banyak dibudidayakan karena memiliki manfaat dan memiliki nilai jual yang cukup tinggi. Pengolahan kopi secara basah dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan cara basah (full wash)  dan semi basah (semi wash). Secara visual sulit mengidentifikasi perbedaan dari biji kopi beras robusta proses basah (full wash) dengan kopi semi basah (semi wash). Tujuan yang ingin dicapai dalam  penelitian  ini adalah untuk membangun metode klasifikasi kopi Arabika Gayo dan Robusta Gayo dalam bentuk biji kopi beras menggunakan pengolahan basah (full wash) dan pengolahan semi basah (semi wash). Bahan yang digunakan dalam penelitian ini biji kopi beras Arabika dan Robusta dari tanah Gayo. Penelitian ini menggunakan Principal Component Analysis (PCA) sebagai metode pengolah data spektrum. Pengukuran spektrum kopi menggunakan Self developed FT-IR IPTEK T-1516. Panjang gelombang yang digunakan pada penelitian ini antara 1000-2500 nm dengan interval 0.4 nm. Data spektrum diolah menggunakan unscrambler software® X version 10.1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa NIRS dengan metode PCA juga mampu mengklasifikasikan biji kopi beras full wash dengan semi wash pada biji kopi Arabika dan Robusta dimana zat dominan pembeda adalah asam amino dan lemak.Development of Gayo Arabica and Robusta Gayo Arabica Coffee Bean Classification Methods with PCA( Principal Component Analysis) Method Based on ProcessingAbstract. Coffee is a plant that has been widely cultivated because it has benefits and has a high selling value. Wet coffee processing can be done in two ways, namely by means of wet (full wash) and semi-wet (semi wash). It is visually difficult to identify the difference between the wet process robusta coffee beans (full wash) and semi-wash coffee. The aim of this research is to develop a method of classifying Arabica Gayo and Robusta Gayo coffee in the form of rice coffee beans using wet wash (full wash) and semi wash. The material used in this study was Arabica and Robusta rice coffee beans from Gayo soil. This study uses Principal Component Analysis (PCA) as a method for processing spectrum data. The measurement of coffee spectrum uses Self-developed FT-IR IPTEK T-1516. Wavelengths used in this study are between 1000-2500 nm with 0.4 nm intervals. Spectrum data are processed using unscrambler software® X version 10.1. The results showed that NIRS with PCA method was also able to classify full wash coffee beans with semi wash in Arabica and Robusta coffee beans where the dominant differentiating substances were amino acids and fats.

scholarly journals Klasifikasi Cepat dan Non-Destruktif Bubuk Biji Kakao Berdasarkan Tingkat Fermentasi Menggunakan Near Infrared Reflectance Spectroscopy

2016 ◽  
Vol 1 (1) ◽  
pp. 1046-1051
Author(s):  
Rita Zahara ◽  
Agus Arip Munawar ◽  
Zulfahrizal Zulfahrizal
Keyword(s):  
Principal Component Analysis ◽  
Method Development ◽  
Near Infrared ◽  
Principal Component ◽  
Component Analysis ◽  
Accurate Estimate ◽  
Peak Performance ◽  
Cocoa Beans ◽  
Near Infrared Reflectance ◽  
Ft Ir

Abstrak.  Kakao merupakan salah satu komoditas perkebunan andalan di Provinsi Aceh. Hampir keseluruhan areal perkebunan kakao adalah perkebunan rakyat. Biji kakao dari perkebunan rakyat cenderung masih bermutu rendah yang disebabkan oleh pengolahan pascapanen yang kurang baik seperti masalah fermentasi biji kakao. Penjaminan mutu biji kakao melalui pengembangan metode pendugaan mutu yang cepat dan akurat menjadi kata kunci, peningkatan daya saing ekspor biji kakao Indonesia ditingkat dunia. Sampel biji kakao mentah varietas lindak. Sampel dibuat dalam  bentuk bubuk sebanyak 44 sample (10 gr per sampel) dengan penggunaan alat NIRS FT-IR IPTEK T-1516. Klasifikasi data spektrum menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dengan tiga  pretreatment spektrum yaitu: de-trending, mean normalization dan standart normal variate. Hasil penelitian diperoleh yaitu Panjang gelombang 1910-2170 nm merupakan, panjang gelombang yang relevan untuk menduga procyanidin pada bubuk biji kakao. Penambahan pretreatment mampu memperbaiki tampilan puncak penanda procyanidin pada spektrum bubuk biji kakao, PCA tanpa pretreatment tidak mampu mengklasifikasi bubuk biji kakao berdasarkan tingkat fermentasi sedangkan dengan bantuan pretreatment mampu mengklasifikasi dengan tingkat keberhasilan diatas 85%, Pretreatment terbaik dalam meningkatkan kinerja PCA dalam klasifikasi bubuk biji kakao berdasarkan tingkat fermentasi yaitu SNV dengan tingkat keberhasilan  97,72 %.Abstract. Cocoa is one Aceh’s most  samples were beans plantation commodities. Most of cocoa belong to the small holder estates. Unfortunately cocoa beans owned by the locals, tend to have low quality as a result of poor postharvest management, such as a cocoa beans fermentation related issue. The assurance of cocoa beans quality through a rapid and accurate estimate method development will be a key in the efforts to promote global export competitions of Indonesia’s cocoa beans. The following sample is raw cocoa beans of lindak variety. Samples were made in the form of cocoa powder with a total of 44 samples (10 gr per samples) using an instrument of NIRS FT-IR IPTEK T-1516. The spectrum data classification uses the Principal Component Analysis  (PCA) three spectrum pretreatment, namely de-trending , mean normalization and standard normal variate. The result show that wavelength range of1910-2170 nm were considered as relevant wavelengths  to predict procyanidin on cocoa seed powder. The addition of the pretreatment will fix procyanidin peak performance on the cocoa beans powder based on the fermentation level of success over 85%. The best pretreatment to increase the PCA permonce classifying the cocoa beans powder according to fermentation level is SNV and the level of success is 97,72%.Keywords: 

Preliminary study of UV ageing process of proteinaceous paint binder by FT-IR and principal component analysis

Talanta ◽  
2009 ◽  
Vol 77 (5) ◽  
pp. 1724-1731 ◽  
Author(s):  
E MANZANO ◽  
N NAVAS ◽  
R CHECAMORENO ◽  
LRODRIGUEZSIMON ◽  
L CAPITANVALLVEY
Keyword(s):  
Principal Component Analysis ◽  
Principal Component ◽  
Component Analysis ◽  
Ageing Process ◽  
Uv Ageing ◽  
Ft Ir ◽  
Preliminary Study

scholarly journals Principal Component Analysis of Phenolic Acid Spectra

2012 ◽  
Vol 2012 ◽  
pp. 1-5 ◽  
Author(s):  
Ronald A. Holser
Keyword(s):  
Principal Component Analysis ◽  
Ir Spectra ◽  
Phenolic Acids ◽  
Phenolic Acid ◽  
Principal Component ◽  
Component Analysis ◽  
Uv Spectra ◽  
Classification Model ◽  
Plant Metabolites ◽  
Spectral Models

Phenolic acids are common plant metabolites that exhibit bioactive properties and have applications in functional food and animal feed formulations. The ultraviolet (UV) and infrared (IR) spectra of four closely related phenolic acid structures were evaluated by principal component analysis (PCA) to develop spectral models for their rapid detection. Results demonstrated that UV and IR spectra could discriminate between each of the phenolic acids in overall models. Calculation of model scores and loadings showed that derivative UV spectra accounted for 99% variation with 2 principal components (PC) while derivative IR spectra required 3 PCs. Individual PCA models were developed for ferulic acid and p-coumaric acid using derivative UV spectra for detection and classification by soft independent modeling of class analogy (SIMCA). The application of this spectral technique as a classification model is expected to promote the use of agricultural residues as a source of these phenolic compounds.

scholarly journals Pengembangan Metode Klasifikasi Biji Kopi Sangrai Arabika Gayo dan Robusta Gayo dengan Metode PCA (Principal Component Analysis) Berdasarkan Pengolahannya

2020 ◽  
Vol 4 (4) ◽  
pp. 562-571
Author(s):  
Cut Faradilla Zha Zha Maura ◽  
Rahmat Fadhil ◽  
Zulfahrizal Zulfahrizal
Keyword(s):  
Principal Component Analysis ◽  
Near Infrared ◽  
Principal Component ◽  
Component Analysis ◽  
Roasted Coffee ◽  
Near Infrared Reflectance ◽  
Coffee Beans ◽  
Medium Level ◽  
Pca Method ◽  
Ft Ir

Abstrak. Tanaman kopi merupakan suatu tanaman yang dapat meningkatkan sumber devisa negara lewat ekspor biji mentah maupun olahan dari biji kopi. Pengolahan kopi yang berbeda maka akan menghasilkan mutu kopi yang berbeda juga, semakin bagus prosesnya maka akan semakin tinggi mutu dan harga dari kopi. Pendeteksian perbedaan proses pengolahannya yang cepat dan efisien dapat diwujudkan dengan teknologi Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS). Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah untuk membangun metode klasifikasi kopi arabika dan robusta Gayo menggunakan pengolahan full wash dan semi wash dalam bentuk biji kopi yang telah disangrai. Kopi disangrai pada tingkat medium (200-205ºC) dalam waktu 16 menit. Akuisisi spektrum kopi menggunakan Self developed FT-IR IPTEK T-1516. Selanjutnya data spektrum diolah menggunakan unscrambler software® X version 10.1 dengan metode PCA (Principal Component Analysis). Hasil penelitian menunjukkan bahwa NIRS dengan metode PCA mampu mengklasifikasikan biji kopi sangrai berdasarkan pengolahannya yaitu Semi wash dan Full wash. Melalui studi ini ditemukan juga selang panjang gelombang yang dapat mengidentifikasikan kualitas kopi sehingga dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya dalam pengembangan model identifikasi kualitas kopi.Development of Classification Methods for Gayo Roasted Arabica Coffee and Gayo Robusta by PCA Method (Principal Component Analysis)Abstract. Coffee crop is a plant that can increase the country's foreign exchange source through the export of raw beans and processed coffee beans. Different coffee processing will produce different coffee quality as well, the better the process then the quality and price of the coffee is more higher. Therefore, alternative rapid and efficiently method is needed to detect differences in the processing of coffee. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) can be considered to be used due to its advantages. The main objective of this study is to build classification method of Gayo Arabica and Robusta coffee using fullwash and semiwash processing in form of roasted. Coffee is roasted at a medium level (200-205ºC) within 16 minutes. Acquisition of the coffee spectrum using Self-developed FT-IR IPTEK T-1516. Furthermore, the spectrum data is processed using unscrambler software ® X version 10.1 with the PCA (Principal Component Analysis) method. The results showed that NIRS with the PCA method was able to classify roasted coffee beans based on its processing, namely Semi wash and Full wash. Through this study, it was also found that wavelength intervals can identify coffee quality so that it can be used for further research in developing coffee quality identification models

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document