Implementasi Metode AI pada Sistem Pemantauan Fermentasi Biji Kopi secara Real-Time Berbasis Iot
DOI:
https://doi.org/10.26418/jp.v11i1.87858Keywords:
Certainty Factor, IoT, Fermentasi, Biji Kopi, AIAbstract
Fermentasi biji kopi merupakan tahap penting dalam menghasilkan cita rasa terbaik. Permasalahan yang dihadapi petani kopi adalah ketidakefisienan metode fermentasi konvensional, yang memerlukan pemantauan manual secara terus-menerus. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan fermentasi biji kopi berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan metode Certainty Factor (CF), sehingga sistem memungkinkan pemantauan real-time terhadap parameter fermentasi seperti suhu, pH, dan durasi fermentasi menggunakan sensor IoT. Dengan mengintegrasikan metode CF, sistem dapat memberikan analisis tingkat keberhasilan fermentasi secara akurat berdasarkan data yang diperoleh. Selain itu, sistem juga dapat diakses secara online oleh petani kopi dalam melakukan proses fermentasi. Sehingga hal ini menjadi keunggulan dan sebuah inovasi dalam rangka meningkatkan efektifitas yang bermuara pada peningkatan produktifitas olahan biji kopi. Penelitian ini menerapkan metode pengembangan perangkat lunak waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian dengan pendekatan black-box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengotomatisasi proses fermentasi dan menghasilkan informasi diagnostik yang akurat, dengan simulasi sebanyak 127 kombinasi kemungkinan fakta menunjukkan tingkat kesesuaian hasil diagnosa mencapai 100%. Nilai CF yang dihasilkan sistem membantu petani dalam pengambilan keputusan, data menunjukkan bahwa durasi fermentasi optimal adalah 4 hari dengan tingkat keberhasilan 97%, diikuti oleh durasi 6 hari (87%) dan 2 hari (61%). Sebaliknya, fermentasi lebih dari 6 hari hanya memiliki tingkat keberhasilan 0,06%, sedangkan fermentasi kurang dari 2 hari menghasilkan nilai keyakinan negatif (-71%) yang menunjukkan kegagalan proses. Sistem ini secara praktis membantu petani meningkatkan efisiensi dan kualitas hasil fermentasi biji kopi, sekaligus memperkenalkan pendekatan berbasis teknologi dalam praktik pertanian modern.References
A. W. Finaka, Y. Nurhanisah, and C. Devina, “Produksi Kopi Indonesia 2017-2022,†Indonesia Baik. Accessed: Mar. 27, 2024. [Online]. Available: https://indonesiabaik.id/infografis/produksi-kopi-indonesia-2017-2022
BPS, “Produksi Kopi Arabika Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Bali (Ton), 2020-2022,†Badan Pusat Statistik Provinsi Bali. Accessed: Mar. 27, 2024. [Online]. Available: https://bali.bps.go.id/indicator/54/349/1/produksi-kopi-arabika-menurut-kabupaten-kota-di-provinsi-bali.html
Z. A. Siregar, D. Susanty, and R. Suthamihardja, “KARAKTERISASI KOPI ARABIKA (Coffea arabica L.) HASIL FERMENTASI DENGAN BAKTERI ASAM LAKTAT (Lactobacillus sp),†J. Sains Nat., vol. 10, no. 2, p. 87, Sep. 2020, doi: 10.31938/jsn.v10i2.285.
J. Towaha and Rubiyo, “Mutu Fisik Biji dan Citarasa Kopi Arabika Hasil Fermentasi Mikrob Probiotik Asal Pencernaan Luwak,†J. TIDP, vol. 3, no. 2, pp. 61–70, 2016.
D. Sawitri, “Internet Of Things Memasuki Era Society 5.0,†KITEKTRO J. Komputer, Inf. Teknol. dan Elektro, vol. 8, no. 1, pp. 31–35, 2023.
M. Ismail Lafta and W. Dawood Abdullah, “Data-driven farming: implementing internet of things for agricultural efficiency,†IAES Int. J. Artif. Intell., vol. 13, no. 3, pp. 3588–3598, 2024, doi: 10.11591/ijai.v13.i3.pp3588-3598.
H. Raju and V. K. Narasimhaiah, “Optimized deep learning-based dual segmentation framework for diagnosing health of apple farming with the internet of things,†IAES Int. J. Artif. Intell., vol. 13, no. 1, pp. 876–887, 2024, doi: 10.11591/ijai.v13.i1.pp876-887.
B. G. Irianto, A. M. Maghfiroh, M. Sofie, and A. Kholiq, “Baby Incubator with Overshoot Reduction System using PID Control Equipped with Heart Rate Monitoring Based on the Internet of Things,†Int. J. Technol., vol. 14, no. 4, pp. 811–822, 2023, doi: 10.14716/ijtech.v14i4.5678.
I. T. Mawaddah and S. Sulindawaty, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tropik Infeksi Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor (CF),†J. Sains Dan Teknol., vol. 3, no. 2, pp. 52–59, 2022, doi: 10.55338/saintek.v3i2.211.
D. Adellia, A. C. Siregar, and S. P. A. Alkadri, “Penerapan Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Tomat,†J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 8, no. 3, p. 451, 2022, doi: 10.26418/jp.v8i3.56178.
M. Wu and X. Chen, “Application of Internet of Things and Embedded Technology in Electronic Communication,†Meas. Sensors, p. 101246, Jun. 2024, doi: 10.1016/j.measen.2024.101246.
E. Panggabean, “Comparative Analysis Of Dempster Shafer Method With Certainty Factor Method For Diagnose Stroke Diseases,†Int. J. Artif. Intell. Res., vol. 2, no. 1, p. 32, 2018, doi: 10.29099/ijair.v2i1.53.
P. Wahyuningsih and S. Zuhriyah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Campak Rubella pada Anak Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Website,†J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, p. 85, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0812710.
R. R. Al-Hakim et al., “Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Tiroid dengan Gejala Psikologis Beserta Pengobatan Etnobotaninya,†J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 7, pp. 1771–1778, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022976763.
M. Badrul and Kurniawati, “PENERAPAN METODE WATERFALL UNTUK PERANCANGAN SISTEM INFORMASI INVENTORY PADA TOKO KERAMIK BINTANG TERANG,†ROSISKO, vol. 8, no. 2, 2021.
I. Aryawan and N. Dewi, “Penerapan Framework Bootstrap Dalam Pengembangan Sistem Informasi Pencurian Kendaraan Bermotor (Curanmor) Di Wilayah Hukum Polsek Kota Singaraja,†2021.
I. Aryawan and P. Suwirmayanti, “Pengembangan Sistem Pengelolaan Data Dosen Menggunakan Konsep Acynchronus Javascript & XML (Ajax),†JIKA (Jurnal Inform., vol. 6, no. 2, pp. 1–8, 2022.
L. Aslani, E., Angraeni and L. Angraeni, “Pengaruh Lama Fermentasi Terhadap Karakteristik Kimia dan Organoleptik Kopi Arabika (Coffea arabica L) Di KBQ Baburrayyan Aceh,†J. Pertan. Agros, vol. 25, no. 1, pp. 313–322, 2023.
I. P. Sari, A. Priyanto, and R. Ananda, “Sistem Pakar Berbasis Android Diagnosis Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Certainty Factor dengan Penelusuran Forward Chaining,†J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 6, no. 3, p. 393, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i3.40812.
