Klasifikasi Mutu Teh Hitam (Camellia Sinensis) Menggunakan Spektroskopi Difusi - Refleksi Inframerah Dekat dengan Analisis Komponen – Komponen Utama

Abstract

Tingkat apresiasi dan nilai transaksi teh hitam (Camellia Sinensis) sangat ditentukan oleh mutu dan klasifikasi produk. Oleh karena itu penentuan mutu dan klasifikasi sebelum transaksi merupakan tahapan penting. Klasifikasi teh saat ini didasarkan pada bagian – bagian teh yang dipakai, proses produksi yang digunakan dan penampakan fisis pada akhir produksi seperti ukuran butir dan warna. Paper ini melaporkan teknik pengklasifikasian teh menggunakan spektroskopi transformasi-fourier inframerah dekat (FT-NIRS). Metode ini memanfaatkan spektrum refleksi dari sampel padat yang selanjutnya diolah secara kemometrik menggunakan model analisis komponen – komponen utama (PCA) sehingga spektrum dari sampel acuan menjadi data terlatih yang berfungsi sebagai prediktor bagi sampel yang akan diuji. Data terlatih terdiri dari 79 sampel teh kelompok curl tear and cut (CTC) dari 11 kebun di Indonesia. Penerapan teknik analisis ini menunjukkan bahwa klasifikasi teh menggunakan metode ini mampu membedakan 4 jenis produk teh dengan tingkat akurasi lebih dari 90% secara cepat dan tidak merusak.

Appreciation levels and transaction value of black tea (Camellia Sinensis) is determined by the quality and classification of products. Therefore, the determination of quality and classification before the transaction is an important step. Tea classification currently based on the parts of the tea used, production process and the physical appearance at the end of production such as grain size and colour. This paper reports the technique of tea classification using a Fourier-Transform Near Infrared Spectroscopy (FT-NIRS). This method utilizes reflection spectrum of solid sample which further processed chemometricly used principal component analysis (PCA) so that the spectrum of reference sample became trained data set that functions as a predictor for the tested sample. Trained data set consists of 79 tea samples of curl tear and cut (CTC) group from 11 estates in Indonesia. Application of analytical techniques showed that the classification of tea using this method could distinguish 4 kinds of tea products with an accuracy rate of more than 90% rapidly and non-destructive.