Tim Riset ARSC FTP UB Kembangkan Alat Ukur Kematangan Buah Portabel Berbasis Spektroskopi dan Machine Learning, Inovasi Baru dalam Teknologi Pertanian

Tim Riset Generai 7 Agritech Research and Study Club (ARSC), Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Brawijaya memperkenalkan inovasi baru berupa alat ukur kematangan buah portabel berbasis spektroskopi dan model machine learning. Alat ini dirancang untuk membantu petani dan idustri pertanian dalam menentukan tingkat kematangan buah secara cepat dan akurat, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas hasil panen. Alat ini mampu memprediksi tingkat kematangan buah dengan menampilkan hasil tingkat kekerasan buah, pH, dan Brix.

Tim riset ini terdiri dari Rifqi Fadhlurrohman sebagai koordinator, bersama Keiza Alfera, Setiyaki Aruma Nandi, Dhea Aura Bening, Marchella Alifian, Ahman Gibran, Nadya Agustin Nur Faizah, Dastino Putra Rendy Lovind, Zian Nora Berliana, dan Talitha Apta Fatihah sebagai anggota tim. Mereka berada dibawah bimbingan Dr.Agr.Sc. Ir. Dimas Firnanda Al Risa, ST., MSc. IPM dari FTP yang memberikan arahan dalam pengembangan alat ini. 

Inovasi alat ini disampaikan oleh ketua tim, Rifqi Fadhlurrohman, dalam International Conference on Green Agro-Industry and Bioeconomy (ICGAB) yang digelar pada 24 Oktober 2024. Selain itu, anggota tim publikasi, Dastino Putra juga mempresentasikan inovasi ini dalam International Conference of Innovative Viofrontiers Students (ICGAB) 2024. Alat ini berkerja dengan memanfaatkan teknologi spektroskopi untuk menangkap karakteristik optik buah yang kemudian diolah melalui model machine learning guna menentukan tingkat kematangan buah secara real time dan tanpa merusak buah.

Gambar Rancangan Alat Ukur Kematangan Buah Portabel Berbasis Spektroskopi dan Machine Learning (Sumber: Dokumentasi Pribadi)

"Penggunaan alat ini sangat potensial untuk meminimalkan kerugian pasca panen akibat pemanenan yang tidak tepat waktu," jelas Rifqi. Menurutnya metode ini akan memberikan hasil yang lebih akurat dan cepat dibandingkan dengan metode manual yang saat ini banyak digunakan. Selain itu, alat ini dirancang portabel agar praktis digunakan di lapangan oleh petani maupun pekerja di bidang distribusi buah.

Tim Riset yang terdiri dari mahasiswa FTP UB dengan latar belakang multidisiplin ini berharap bahwa alat ukut kematangan buah portabel berbasis spekstroskopi dan machine learning ini dapat digunakan secara luas dalam sektor pertanian. Mereka percaya, dengan pengembangan lebih lanjut, alat ini dapat menjadi solusi tepat guna dalam mendukung praktik pertanian berkelanjutkan di Indonesia. Alat ukur kematangan buah ini diharapkan menjadi salah satu teknologi pertanian yang bisa membantu petani di era digital. Teknologi ini mencerminkan kemajuan dalam penggunaan kecerdasan buatan untuk memecahkan tantangan-tantangan yang dihadapi sektor pertanian di masa depan.