PELUANG DAN TANTANGAN TEKNOLOGI ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) PADA PROSES ROASTING BIJI KOPI

Jony Winaryo Wibowo, Mimin Muhaemin, Hanif Fakhrurroja

Abstract


Kopi adalah salah satu minuman paling umum dan favorit yang dikonsumsi banyak orang di seluruh dunia. Proses roasting kopi memegang peranan penting dalam menentukan rasa kopi. Tahapan dalam proses roasting kopi terdiri dari pengeringan, penguningan, pecahan pertama, roast development, dan pecahan kedua. Dari kelima tahapan tersebut, proses pecahan pertama kopi merupakan awal mula terbentuknya karakteristik biji kopi. Pada tahap ini, seorang penyangrai biji kopi profesional harus memastikan suhu dan waktu yang sesuai agar biji kopi tidak hangus/gosong. Pada alat roasting kopi manual, hal ini menimbulkan ketidakonsistenan hasil roasting biji kopi karena sangat bergantung dari kemampuan dan pengalaman sang penyangrai biji kopi sedangkan pada smart coffee roaster menggunakan sensor dan control cerdas untuk mengoperasikan roaster dan mendapatkan kopi dengan konsistensi terbaik dan akurat. Makalah kali ini membahas tentang peluang dan tantangan yang diperlukan untuk membuat versi terbaik dari smart coffee roaster dari sisi system elektronik, desain, dan Artificial Intelligence (AI). Sistem elektronik terdiri dari sensor, control, dan aktuator. Desain yang Ergonomis, estetis, serta kenyamanan pengguna menjadi kunci utama yang diperlukan untuk membuat desain terbaik. Aplikasi AI mendeteksi kematangan biji kopi dan deteksi suara “retak” dengan memanfaatkan teknologi machine learning. Studi awal dilakukan dengan format audio hasil roasting dan dipisahkan antara audio yang mengandung suara retakan biji kopi dan audio yang tidak mengandung suara retakan biji kopi. Dataset audio tersebut kemudian diubah ke dalam format gambar menggunakan metode Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC), untuk kemudian dilakukan pemodelan dengan menggunakan supervised learning convolutional neural network (CNN).

Keywords


smart coffee roaster, Artificial Intelligence, machine learning, MFCC, CNN

Full Text:

PDF

References


Nasution T H, Putramas A, Soeharwinto and Siregar I 2018 Automatic Coffee Roaster Design Using Arduino AIP Conference Proceedings 2024

Xu Y, Shaull J, Bavar T and Tan L 2018 Smart Coffee Roaster Design with Connected Device IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE) pp 1-5

Ledezma D B, Elias G A V and Mora R A 2017 Infrared Sensor used for the Capture of Data from Cooling Process in Roasted Coffee IEEE Central America and Panama Student Conference (CONESCAPAN) pp 1-3

Larasati D A, Kalandro G D, Fibriani I, Hadi W, Herdiyanto D W and Sarwono C S 2018 Optimization of Coffee Bean Drying Using Hybrid Solar Systems and Wi-Fi Data Communication International Conference on Electrical Engineering and Computer Science pp 29-32

Falah A H, Rivai M and Purwanto D 2019 Implementation of Gas and Sound Sensors on Temperature Control of Coffee Roaster Using Fuzzy Logic Method 2019 International Seminar on Intelligent Technology and Its Application pp 80-85

Arda A L 2020 Rancang Bangun Smart Coffee Roasters Berbasis Mikrokontroller Jurnal IT Media Informasi IT STMIK Handayani 11 57-64

Boro F T, Riyanto I and Adiyarta K 2017 Automatic Coffee Grinding and Brewing Process with NUC140 Microcontroller 3rd International Conference on Science Information Technology (ICSITech) pp 537-540

Magfira D B and Sarno R 2018 Classification of Arabica and Robusta Coffee Using Electronic Nose 2018 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT) pp 645-650

D. Wiedhayati, “Indonesian Coffee: Processing Coffee Berries,” Export News Indonesia, Kementrian Perdagangan Republik Indonesia, vol. 64(7), pp. 1-12, 2014.

J. Alstrup, M. A. Petersen, F. H. Larsen, dan M. Münchow, “The Effect of Roast Development Time Modulations on the Sensory Profile and Chemical Composition of the Coffee Brew as Measured by NMR and DHS-GC-MS,” Beverages, vol. 6(70), 2020.

D. R. Seninde, dan E. Chambers, “Coffee Flavor: A Review,” Beverages, vol 6(44), 2020.

J. De Wit, “The coffee roast process,” DCT rapporten, vol. 2005.017, 2005.

M. Münchow, J. Alstrup, I. Steen, dan D.Giacalone, “Roasting Conditions and Coffee Flavor: A Multi-Study Empirical Investigation,” Beverages, vol. 6(29), 2020.

B. Folmer, “The Craft and Science of Coffee,” Academic Press: Amsterdam, 2017.

T.D. Ganchev, N. Fakotakis, dan G. K. Kokkinakis, “Comparative Evaluation of Various MFCC Implementations on the Speaker Verification Task,” Computer Science, 2007.

D. Niewiadomy dan A. Pelikant, “Implementation of MFCC vector generation in classification context,” Journal of Applied Computer Science, Januari 2008.

JW Wibowo, MI Rizqyawan, H Fakhrurroja, U Nadiya, A Munandar, “Preliminary Studies for Cracking Sound Identification During Coffee Roasting” 2023 International Conference on Advanced Mechatronics, Intelligent Manufacture and Industrial Automation.

T. F. Li dan S. C. Chang, “Speech recognition of mandarin syllables using both linear predict coding cepstra and Mel frequency cepstra,” A Note on Mel Frequency Cepstra in Speech Recognition, 2009.

JW Wibowo, A Munandar, O Mahendra, JV Josary, DIS Ningrum, B Sejati, “A review of a smart Coffee Roaster: electronics, design, and artificial intelligence” IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 1116 (1), 012011

S. B. Davis and P. Mermelstein, "Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences," IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, 28(4), 357-366, 1980.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.