Penentuan Kualitas Kopi Dengan Menggunakan Kecerdasan Buatan

Oleh Teknologi Pangan USAHID - Februari 01, 2024

Penelitian kualitas pangan dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan merupakan topik yang sangat menarik. Penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan data yang diperoleh dari penelitian terdahulu yang telah melakukan pengambilan data terkait karakteristik sensor gas pada kopi. Dalam penelitian sebelumnya, telah terbukti bahwa kombinasi sensor gas dengan algoritma kecerdasan buatan mampu memberikan prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi, yang menjadi dasar bagi penelitian ini.

Data dari penelitian sebelumnya memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang respons sensor gas terhadap kualitas kopi, termasuk aroma, tingkat kematangan, dan karakteristik lainnya. Hasil ini menjadi landasan untuk melanjutkan penelitian dengan pendekatan yang lebih canggih menggunakan kecerdasan buatan. Dengan demikian, penelitian ini dapat memanfaatkan pengetahuan yang telah ada dan mengembangkannya lebih lanjut untuk mencapai tujuan yang ditetapkan.

Selain itu, penggunaan teknologi kecerdasan buatan dalam penelitian kualitas pangan menawarkan potensi yang besar dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam menilai kualitas produk. Dengan memanfaatkan kemampuan mesin untuk memproses dan menganalisis data secara cepat dan akurat, diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam industri pangan, baik dalam hal meningkatkan kualitas produk maupun efisiensi proses produksi.

Pada penelitian ini, data yang digunakan terdiri dari total 58 sampel kopi, setiap sampel kopi dievaluasi dengan menggunakan 300 data sensor secara simultan untuk mendapatkan informasi yang komprehensif mengenai kualitasnya. Sampel-sampel tersebut kemudian dibagi menjadi tiga kelompok berdasarkan kualitasnya sebagai label, yaitu: RENDAH, SEDANG, dan TINGGI.

Data tersebut kemudian dipersiapkan dan diproses untuk pelatihan model Neural Network. Melalui tahap pelatihan dengan data training, model dilatih untuk mengenali pola-pola yang berkaitan dengan nilai sensor setiap tingkat kualitas kopi yang telah diketahui sebagai label. Proses ini dilakukan dengan tujuan agar model dapat membuat prediksi yang akurat saat diberikan data sensor baru.

Setelah pelatihan selesai, model dievaluasi menggunakan data validasi untuk memeriksa kinerjanya. Selanjutnya, model diuji dengan menggunakan data uji yang belum pernah dilihat sebelumnya untuk menguji kemampuannya dalam memberikan prediksi kualitas kopi.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Neural Network yang dilatih dengan menggunakan kombinasi sensor gas mampu memberikan prediksi kualitas kopi dengan tingkat akurasi yang memuaskan, mencapai sekitar 98%. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan ini memiliki potensi besar untuk diterapkan dalam industri kopi untuk mengevaluasi kualitas kopi secara otomatis, obyektif dan akurat.

Dengan demikian, pengembangan alat pendeteksi kualitas kopi dengan menggunakan sensor gas dan kecerdasan buatan diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan kualitas dan nilai jual produk kopi dalam industri pangan. Selain itu, penelitian ini juga membuka jalan bagi pengembangan teknologi yang lebih canggih dan efektif dalam pengawasan dan evaluasi kualitas produk pangan secara keseluruhan.