Oleh Yandra Arkeman Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian & Ketua Klaster Blockchain, Robotics, and Artificial Intelligence Networks (BRAIN), IPB University
Sari Intan Kailaku Peneliti Pusat Riset Agroindustri-BRIN dan Anggota BRAIN IPB University
Perpaduan dua teknologi digital maju, Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT) telah secara revolusioner mengubah cara kerja dunia industri, termasuk industri pangan. Dalam lanskap industri pangan yang terus berkembang, permintaan akan produk pangan semakin spesifik mengikuti berbagai kebutuhan gizi dan kesehatan individu.
Pangan yang kaya senyawa bioaktif dan zat gizi mikro semakin dicari, bahkan dianggap penting. Sektor pangan fungsional yang awalnya hanya berfokus pada gizi dan kesehatan, kini mengalami perubahan paradigma dengan didorong oleh masifnya perkembangan teknologi digital maju seperti AI dan IoT. Teknologiteknologi ini menawarkan peluang yang belum pernah ada sebelumnya untuk meningkatkan efisiensi, menjamin mutu, dan memenuhi beragam kebutuhan konsumen yang terus berkembang. Aplikasi AI dan IoT pada industri pangan fungsional, mulai dari identifikasi senyawa bioaktif, desain dan pengembangan produk, optimasi proses, hingga kendali mutu perlu dieksplorasi. Peningkatan efisiensi, produktivitas, dan mutu yang telah dibuktikan pada industri lain dengan menggunakan AI dan IoT, juga dapat dicapai pada industri pangan fungsional.
AI dan IoT: fondasi inovasi
Prinsip AI adalah meniru kecerdasan manusia, memproses kumpulan data yang sangat besar, belajar dari pola, dan membuat keputusan dengan tepat. Algoritma AI telah digunakan dalam berbagai industri untuk memprediksi tren konsumen, preferensi, dan kebutuhan atau permintaan. AI dapat mengidentifikasi ingridien fungsional potensial yang menargetkan kebutuhan kesehatan tertentu dengan menganalisis data, pola konsumsi, dan informasi genetik,
Salah satu keunggulan AI yang signifikan adalah kemampuannya mempersonalisasi rekomendasi. AI dapat menganalisis data kesehatan individu melalui algoritma machine learning. Tujuannya untuk merekomendasikan pangan yang spesifik secara fungsional dan disesuaikan dengan kebutuhan zat gizi tertentu, faktor genetik, dan kesehatan seseorang.
IoT bekerja menghubungkan perangkat sehari-hari ke internet dan memungkinkan pengiriman serta penerimaan data antarperangkat. Perangkat IoT dapat memantau dan mengoptimalkan berbagai aspek produksi pangan, mulai dari sumber bahan hingga proses produksi skala industri. Sensor dan perangkat yang terhubung dapat memberikan data waktu nyata (real time) mengenai kualitas bahan, parameter produksi, dan kinerja peralatan. Selain itu, juga memungkinkan pemeliharaan proaktif, meminimalkan limbah, dan memastikan kualitas produk yang konsisten.
Teknologi IoT dapat meningkatkan ketertelusuran dan transparansi di seluruh rantai pasok. Pemangku kepentingan dapat melacak perjalanan ingridien fungsional dari pertanian hingga ke produk dengan mengintegrasikan sensor IoT dan teknologi blockchain untuk memastikan keaslian, kualitas, dan kepatuhan terhadap standar peraturan.
Perangkat IoT telah digunakan di berbagai industri manufaktur untuk memantau titik kontrol penting dalam proses produksi serta memastikan kepatuhan terhadap standar kualitas dan persyaratan peraturan. Produsen dapat mendeteksi penyimpangan sejak dini, meminimalkan risiko kontaminasi, dan memastikan keamanan dan konsistensi produk.
Dalam industri pangan fungsional, IoT melibatkan sensor dan perangkat pintar yang memantau kondisi secara kontinu dan waktu nyata. Perangkat ini memainkan peran penting seperti melacak perjalanan senyawa bioaktif dari sumber hingga produk akhir, memantau kondisi proses dan kondisi transportasi, hingga mengukur karakteristik mutu. Integrasi AI pada sistem ini akan memberikan kemampuan pengolahan data dan pengambilan keputusan pada setiap titik sepanjang rantai nilai.
Identifikasi dan analisis bioaktif
Kompleksitas identifikasi senyawa bioaktif memerlukan analisis data yang canggih. AI, khususnya machine learning memiliki keunggulan yang belum tertandingi. Machine learning mampu memproses kumpulan data besar dan luas, mengidentifikasi pola, hingga memprediksi struktur molekul yang terkait dengan senyawa bioaktif. Selain itu, pada riset bahan pangan dan herbal, machine learning juga mampu menganalisis data genomik dan metabolik untuk mengidentifikasi pola senyawa bioaktif yang bermanfaat dalam suatu varietas tanaman tertentu, sehingga dapat memandu peneliti saat pemilihan bahan baku untuk pengembangan pangan fungsional. Menggunakan computer vision, image processing, electronic nose, dan berbagai teknologi smart sensing, AI dapat secara dinamis mengenali dan beradaptasi terhadap variasi kandungan bioaktif. Tidak hanya mengenali kandungan senyawa bioaktif tertentu, AI juga dapat mengukur kadar senyawa pada tanaman. Kehadiran bahan toksik dan antigizi yang kadang menjadi tantangan dalam pengembangan pangan fungsional dapat pula ditangani dengan AI dan IoT
Desain dan formulasi produk baru
Pemilihan bahan baku dalam pengembangan produk pangan fungsional harus dilakukan berdasarkan data dan hasil riset. AI menganalisis kumpulan data yang mencakup profil gizi, profil rasa, dan preferensi konsumen. Pendekatan berbasis data memandu pemilihan dan formulasi bahan, memastikan bahwa produk akhir tidak hanya memenuhi kebutuhan gizi tetapi juga sesuai dengan selera konsumen.
Lebih penting lagi, produk pangan fungsional harus memiliki bioavailabilitas zat gizi yang optimal. AI mempertimbangkan faktor-faktor seperti interaksi antar bahan dan metode proses yang dibutuhkan untuk memastikan bahwa gizi berada dalam bentuk dan kadar yang mudah diserap oleh tubuh.
Optimasi proses pangan fungsional
AI dan IoT mereformasi fondasi dasar bagaimana bahan pangan diproduksi menjadi produk bernilai gizi tinggi dalam industri pengolahan pangan fungsional yang dinamis. Konvergensi ini lebih dari sekadar otomatisasi, melainkan memperkenalkan paradigma di mana mesin tidak hanya menjalankan tugas namun juga terus beradaptasi dan berkembang yang berbasis pada pengolahan data secara cerdas dan terus-menerus.
Contohnya dalam proses pencampuran bahan, algoritma AI dapat melakukan analisis data historis terhadap interaksi bahan kemudian secara dinamis menyesuaikan rasio dan kondisi pencampuran secara waktu nyata berdasarkan karakteristik bahan yang digunakan. Hal ini tidak hanya menjamin keseragaman komposisi produk akhir namun juga memungkinkan adaptasi terhadap variasi mutu bahan baku, sehingga menghasilkan produk akhir yang lebih konsisten dan jaminan mutu tinggi Selanjutnya, mesin proses yang terhubung dengan IoT dan dipandu oleh AI memiliki tingkat presisi tinggi dalam pengolahan produk. Mesin proses pintar ini menyesuaikan suhu, tekanan, durasi proses, dan parameter lainnya secara dinamis berdasarkan masukan data secara waktu nyata. Hasilnya adalah kesempurnaan pengolahan pangan fungsional dengan mempertahankan kandungan gizi dan atribut sensoris yang optimal. Tidak hanya itu, IoT dan AI juga dapat memantau kinerja mesin pengolahan, melakukan prediksi kebutuhan kalibrasi dan perawatan alat, sehingga mencegah kerusakan tak terduga dan meminimalkan waktu henti.
Pemantauan dan pengendalian mutu
Sensor IoT berperan penting dalam pemantauan waktu nyata terhadap bahan-bahan kaya bioaktif. Pemantauan dilakukan sejak tahap budidaya melalui pertanian presisi. Sensor di lapangan memantau kondisi tanah, irigasi, dan kesehatan tanaman, memberikan data penting untuk mengoptimalkan budidaya tanaman sumber senyawa bioaktif. Sensor IoT juga digunakan untuk mengukur parameter yang berpengaruh terhadap sifat fungsional produk pangan selama transportasi dan penyimpanan, seperti suhu, kelembapan, dan cahaya. AI menggunakan data-data tersebut untuk memastikan kondisi penyimpanan dan transportasi optimal sehingga menjaga potensi senyawa bioaktif yang ada.
Keterlibatan konsumen dan kepatuhan terhadap peraturan
Peningkatan keterlibatan konsumen merupakan aspek yang perlu ditingkatkan dalam pengembangan pangan fungsional. Perangkat IoT yang didukung AI dapat menciptakan pengalaman konsumen yang dipersonalisasi. Mulai dari peralatan pintar yang merekomendasikan resep fungsional berdasarkan preferensi individu dan kebutuhan diet hingga perangkat wearable yang melacak asupan zat gizi dan memberikan umpan balik serta rekomendasi secara waktu nyata.
Lebih jauh, teknologi AI dan IoT dapat membantu produsen pangan fungsional meningkatkan kepatuhan terhadap peraturan dengan memastikan terpenuhinya persyaratan keamanan, kualitas, dan pelabelan. Selain itu, dengan mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya dan meminimalkan limbah, AI dan IoT dapat berkontribusi pada praktik produksi pangan yang lebih berkelanjutan dan ramah lingkungan.
Tantangan dan pertimbangan
Meskipun AI dan IoT menawarkan peluang yang menjanjikan untuk pengembangan pangan fungsional, beberapa tantangan dan pertimbangan perlu diatasi, termasuk masalah privasi dan keamanan data, kepatuhan terhadap peraturan, inter-operabilitas sistem, pertimbangan etis terkait zat gizi yang dipersonalisasi dan data genetik, serta kebutuhan akan tenaga terampil dan profesional yang mampu memanfaatkan teknologi ini secara efektif.
Integrasi AI dan IoT berpotensi merevolusi industri pangan fungsional. Produsen pangan dapat mengembangkan pangan fungsional yang spesifik kebutuhan, berkhasiat, dan berkelanjutan yang memenuhi kebutuhan dan preferensi kesehatan tertentu dengan memanfaatkan wawasan berbasis AI dan data waktu nyata dari perangkat IoT. Namun, untuk mewujudkan potensi penuh AI dan IoT dalam pengembangan pangan fungsional, para pemangku kepentingan harus berkolaborasi mengatasi tantangan yang ada, dan memastikan penggunaan teknologi ini secara etis dan bertanggung jawab untuk memberi manfaat bagi konsumen, masyarakat, dan lingkungan.