Optimasi Kualitas Mangga melalui Integrasi LTSM dan IoT

Penelitian oleh Hardiansyah et al. (2024) menunjukkan bagaimana integrasi teknologi pembelajaran mesin dengan IoT dapat merevolusi manajemen logistik buah mangga, khususnya dalam memprediksi dan mempertahankan kualitas produk selama proses distribusi. Dengan tingkat akurasi yang tinggi, sistem prediksi berbasis LSTM dan pohon keputusan ini memberikan nilai tambah yang signifikan bagi produsen dalam hal optimasi kualitas dan pengurangan kerugian. Sistem ini tidak hanya relevan di sektor agrikultur, tetapi juga memiliki potensi aplikasi yang luas dalam manajemen logistik produk-produk lain yang bersifat perishable.

Implikasi dari penelitian ini sangat besar, terutama dalam menciptakan rantai pasok yang lebih efisien dan berkelanjutan. Dengan prediksi yang lebih akurat dan pengambilan keputusan yang didasarkan pada data real-time, produsen dapat mengurangi tingkat kerusakan buah hingga 20%, seperti yang ditunjukkan dalam studi ini. Ini berarti peningkatan profitabilitas dan pengurangan pemborosan, yang sangat penting dalam konteks keberlanjutan ekonomi dan lingkungan. Namun, tantangan seperti ketergantungan pada koneksi internet yang stabil masih perlu diatasi untuk memastikan sistem ini dapat diimplementasikan secara luas.

Ke depan, penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut, termasuk eksplorasi algoritma lain yang mungkin lebih efisien atau akurat dalam kondisi tertentu. Selain itu, memperluas cakupan sistem untuk produk agrikultur lainnya atau bahkan untuk aplikasi di luar sektor agrikultur dapat memberikan manfaat yang lebih luas. Dengan fondasi yang telah dibangun melalui penelitian ini, masa depan manajemen logistik berbasis teknologi tampak semakin cerah dan menjanjikan.

Referensi

Hardiansyah, B. A., Sukoco, H., & Wijaya, S. H. (2024). Monitoring and controlling system for mango logistics based on machine learning. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), 8(1), 150-159. https://doi.org/10.29207/resti.v8i1.5226