Optimasi Kualitas Mangga melalui Integrasi LSTM dan IoT
Â
Dalam era digital yang semakin berkembang, pengelolaan rantai pasok produk agrikultur, seperti buah mangga, membutuhkan pendekatan yang lebih canggih dan adaptif yang dimana tantangan utamanya adalah mempertahankan kualitas buah yang mudah rusak selama distribusi. Mangga, sebagai komoditas agrikultur bernilai tinggi, memiliki masa simpan yang pendek dan sangat rentan terhadap perubahan kondisi lingkungan selama perjalanan dari produsen ke konsumen. Berdasarkan penelitian oleh Buyung Achmad Hardiansyah, Heru Sukoco, dan Sony Hartono Wijaya (2024), sistem monitoring dan pengendalian logistik berbasis pembelajaran mesin, khususnya menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM), memberikan solusi inovatif untuk tantangan ini.
LSTM adalah tipe jaringan saraf tiruan yang dirancang khusus untuk memproses data sekuensial dan menangkap pola jangka panjang, menjadikannya sangat cocok untuk prediksi kematangan buah berdasarkan faktor lingkungan seperti suhu dan kelembapan. Dalam penelitian ini, penulis mengintegrasikan LSTM dengan teknologi IoT untuk menciptakan sistem yang mampu memantau kondisi logistik secara real-time dan memberikan rekomendasi prediktif mengenai kualitas mangga selama distribusi. Menariknya, model prediksi LSTM yang dikembangkan mampu mencapai tingkat presisi tinggi dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,06116661, menunjukkan akurasi yang signifikan dalam memprediksi tingkat kematangan mangga.
Penelitian ini tidak hanya relevan bagi sektor agrikultur tetapi juga menjadi contoh bagaimana teknologi pembelajaran mesin dan IoT dapat diintegrasikan untuk memecahkan masalah logistik yang kompleks. Dengan menggabungkan keahlian dalam bidang ilmu komputer dan teknologi pertanian, penelitian ini membuka jalan bagi pengembangan solusi yang lebih efisien dan berkelanjutan dalam mengelola rantai pasok buah-buahan yang rentan terhadap kerusakan. Sistem ini, yang dapat diakses melalui aplikasi web dan mobile, memberikan kemudahan bagi produsen untuk memantau kondisi buah secara real-time dan mengambil keputusan berbasis data untuk mengoptimalkan kualitas produk mereka.
***
Penelitian yang dilakukan oleh Hardiansyah et al. (2024) memberikan kontribusi yang signifikan terhadap inovasi teknologi dalam manajemen logistik buah mangga. Dalam studi ini, penulis menggunakan algoritma LSTM untuk memprediksi tingkat kematangan buah mangga selama proses transportasi, dengan mempertimbangkan berbagai faktor lingkungan seperti suhu dan kelembapan. LSTM, sebagai jenis jaringan saraf tiruan yang mampu mempelajari dan mengingat pola dalam data sekuensial, terbukti sangat efektif dalam menangkap perubahan jangka panjang dalam kondisi lingkungan yang mempengaruhi kematangan mangga. Algoritma ini dirancang untuk mengatasi masalah yang umum terjadi pada metode prediksi tradisional, seperti kesulitan dalam menangani dependensi temporal yang panjang.
Dalam konteks logistik buah mangga, penggunaan LSTM terbukti unggul. Dengan tingkat akurasi yang tinggi, seperti yang ditunjukkan oleh nilai RMSE sebesar 0,06116661, sistem ini mampu memberikan prediksi yang mendekati kenyataan mengenai tingkat kematangan mangga saat tiba di tujuan. Hal ini sangat penting, mengingat kecepatan dan kondisi lingkungan selama transportasi dapat sangat mempengaruhi kualitas buah. Sebagai contoh, penelitian menunjukkan bahwa waktu perjalanan yang lebih lama dan suhu yang tidak stabil dapat mempercepat proses pematangan dan pembusukan buah. Dengan sistem ini, produsen dapat menerima rekomendasi yang tepat waktu dan berbasis data untuk menyesuaikan metode transportasi dan penanganan yang diperlukan, sehingga kualitas mangga tetap terjaga sesuai dengan preferensi konsumen.
Penulis juga menggunakan pohon keputusan sebagai algoritma pendukung untuk memberikan rekomendasi terkait tingkat kematangan awal mangga yang optimal sebelum dikirim. Algoritma pohon keputusan, yang dikenal karena kemampuannya dalam membuat keputusan berdasarkan data historis, digunakan untuk menentukan tingkat kematangan awal yang ideal agar mangga tiba dalam kondisi yang diinginkan oleh konsumen. Dalam uji coba, model ini menunjukkan tingkat akurasi sebesar 92%, yang menunjukkan kemampuannya dalam membantu produsen menentukan waktu dan cara pengiriman yang paling efisien. Misalnya, untuk pengiriman mangga dari Surabaya ke Jakarta, sistem ini mampu memberikan rekomendasi tingkat kematangan awal yang akan memastikan mangga tiba dengan tingkat kematangan yang optimal, sehingga mengurangi risiko kerugian akibat buah yang terlalu matang atau terlalu mentah saat sampai di pasar.
Penerapan teknologi ini tidak hanya meningkatkan efisiensi logistik tetapi juga memiliki implikasi ekonomi yang signifikan. Dengan meminimalkan kerugian akibat penurunan kualitas buah, produsen dapat meningkatkan margin keuntungan dan mengurangi pemborosan. Data dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan sistem prediksi dan rekomendasi berbasis LSTM dan pohon keputusan dapat mengurangi tingkat kerusakan buah hingga 20% dibandingkan dengan metode konvensional. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan solusi teknologi yang inovatif tetapi juga menawarkan potensi peningkatan efisiensi dan profitabilitas dalam rantai pasok agrikultur, yang pada akhirnya berkontribusi pada keberlanjutan industri ini.
***
