Tanaman paling terkenal dan mahal yang ditanam di perkebunan adalah kopi, yang dikonsumsi lebih dari 10 juta cangkir setiap tahunnya. Rasa, latar belakang, dan kebiasaan kopi ini semuanya berkontribusi terhadap daya tariknya. Beberapa jenis kopi, termasuk Arabika, Robusta, atau campuran keduanya, populer dalam skala dunia. Memanggang adalah faktor terpenting dalam bagaimana rasa dan pembuatan kopi Arabika. Kopi diberi aroma yang harum dengan cara dipanggang, yang juga menghilangkan air dari bijinya. Karena proses pemanggangan mengubah kimianya, kopi Arabika memiliki kandungan kimia yang lebih kompleks, serta aroma, rasa, dan warna yang lebih baik. Hal ini membuat proses pemanggangan menjadi penting.
Suhu dan waktu pemanggangan menentukan tingkat pemanggangan, sehingga pemanggang harus berada dekat untuk diperiksa. Kompleksitas proses ini menyebabkan kompensasi yang mahal bagi pemanggang kopi. Menurut survei resmi yang dilakukan oleh pihak ketiga, gaji rata-rata seorang pemanggang kopi adalah antara 15.000 dan 20.000 USD per tahun, dengan gaji tertinggi melebihi 100.000 USD.
“Tes cangkir” digunakan untuk pengendalian kualitas, namun penginderaan dari hidung dapat berubah seiring waktu. Selain itu indera penciuman antara manusia dengan manusia lainnya dapat menimbulkan hasil subjektif yang berbeda-beda dan usia manusia juga menjadi salah satu faktor dalam mencium suatu aroma. Tentu saja teknologi yang terus berkembang dapat menciptakan suatu alat yang dapat mengenali suatu aroma atau bau, misalnya saja untuk menguji kandungan aroma biji kopi. E-nose merupakan alat yang meniru cara kerja lubang hidung mamalia dengan menggunakan sensor gas yang dapat merespons aroma tertentu. Respon sinyal yang dihasilkan e-nose terhadap aroma tertentu akan dianalisis menggunakan software pengenalan pola sehingga dapat dianalisis dan diidentifikasi.
Jika dibandingkan dengan teknik analisis lainnya, seperti kromatografi gas dan sistem hidung elektronik dapat dibangun dan dapat memberikan analisis yang sensitif dan selektif secara real time. Sistem e-nose memiliki empat komponen utama yaitu susunan sensor gas, sistem headspace, akuisisi data, dan pengenalan pola. Sensor gas yang digunakan e-Nose terbuat dari sensor gas polimer konduktif, keseimbangan mikro kuarsa, getaran akustik permukaan, dan oksida logam. Mekanisme penginderaan dan pembersihan merupakan dua komponen utama sistem headspace. Penemuan ini menunjukkan bahwa adalah mungkin untuk secara efektif mengubah reaksi kimia antara zat-zat yang mudah menguap dan sensor gas menjadi sinyal digital.
Kopi diklasifikasikan menggunakan metode multispectral and random forest. Analisis Diskriminan Linier (LDA) digunakan untuk memastikan jenis rasa kopi. Namun semua karakteristik dan prediktor harus diasumsikan berdistribusi normal agar dapat menggunakan LDA, menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF). Namun, sangat sulit untuk memisahkan data yang berdimensi vektor kecil karena tersebarnya data yang dapat diperoleh pada lokasi tertentu. Analisis backpropagation digunakan untuk meramalkan hasil gilingan kopi Robusta dan Arabika.
Hasil uji repeatabilitas menunjukkan bahwa sensor TGS 2612 dan TGS 2611 merupakan sensor bau yang mempunyai validitas baik dengan STD dibawah 10% pada berbagai temperatur pemanggangan. Hasil klasifikasi dengan deep learning pada cross validation menunjukkan nilai akurasi yang baik yaitu 98.2% untuk Light Roast, 98.4% untuk Light to Medium Roast, 98.8% untuk medium roast, 97.8% untuk Medium to Dark Roast dan 95.9% untuk Dark Roast. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa E-nose berbasis rangkaian sensor gas TGS dengan analisis deep learning mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan jenis kopi berdasarkan waktu sangrai dengan akurasi yang baik.
Penulis : Suryani Dyah Astuti, Ihsan Rafie Wicaksono, Perwira Annissa Dyah Permatasari
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221418042400014X
