Katalog Produk Inovasi & Prototipe

MALIKI NOSE GEN 8

Perkembangan pesat kecerdasan buatan telah mendorong pemanfaatan machine learning sebagai instrumen penting dalam berbagai bidang, termasuk industri pangan. Penelitian ini berangkat dari persoalan identifikasi varietas kopi Arabika dan Robusta yang selama ini masih banyak bergantung pada pengujian sensorik manual oleh panelis. Metode konvensional tersebut bersifat subjektif dan rentan terhadap inkonsistensi akibat kondisi fisik maupun kelelahan penguji, sehingga sulit diandalkan untuk kebutuhan standardisasi mutu kopi secara cepat, akurat, dan objektif — terlebih Indonesia sebagai produsen kopi terbesar keempat di dunia perlu menjaga keaslian varietasnya di tengah pertumbuhan tren konsumsi global. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini mengembangkan electronic nose (e-nose) generasi ke-8 berbasis Raspberry Pi yang mengintegrasikan larik sensor gas semikonduktor oksida logam (MOS) — meliputi seri MQ dan TGS — dengan modul ADC ADS1115 untuk menangkap "sidik jari aroma" kopi secara digital. Data aroma yang terekam kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma Random Forest, sebuah metode supervised learning berbasis ensemble bagging yang membangun banyak pohon keputusan secara independen dan menentukan hasil akhir melalui mekanisme majority voting, sehingga menghasilkan prediksi yang lebih stabil, akurat, dan minim overfitting dibanding pendekatan tunggal. Kebaruan utama penelitian ini terletak pada perancangan sistem e-nose yang bersifat standalone, di mana seluruh proses akuisisi data hingga klasifikasi dijalankan langsung oleh Raspberry Pi tanpa bergantung pada komputer eksternal — berbeda dari penelitian electronic nose sebelumnya yang umumnya masih menggunakan mikrokontroler berdaya rendah atau metode Artificial Neural Network (ANN) yang lebih berisiko overfitting. Dengan kemampuan pemrosesan mandiri ini, diharapkan dapat dihasilkan perangkat portabel yang lebih presisi dalam menangkap perbedaan halus profil aroma kopi serta mampu memberikan hasil klasifikasi secara langsung di lapangan, sehingga dapat menjadi standar baru yang lebih saintifik dan terukur dalam identifikasi varietas kopi bagi industri.