PKM Analisis Peran e-Nose Berbasis Machine Learning Untuk Mengatasi Kualitas dan Nilai Ekonomi Kopi Sangrai Kelompok Tani Sarro Anging
DOI:
https://doi.org/10.35877/454RI.abdiku4900Keywords:
Kopi Robusta, Electornic Nose, Digital Marketing, Pemberdayaan Petani, Nilai Tambah ProdukAbstract
Kelompok Tani Sarroanging di Dusun Botong, Desa Bontomanai, Kabupaten Gowa, memiliki potensi besar dalam budidaya kopi Robusta, namun nilai tambah produk masih rendah karena sebagian besar hasil panen dijual dalam bentuk green bean kepada tengkulak. Selain itu, proses penyangraian yang masih manual menyebabkan mutu produk tidak konsisten, sementara pemasaran yang terbatas menghambat peningkatan pendapatan petani. Program Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan meningkatkan kualitas, konsistensi mutu, dan nilai ekonomi kopi melalui pelatihan sangrai terstandarisasi berbasis informasi profil aroma electronic nose (e-nose) serta penguatan pemasaran digital dan branding produk. Metode pelaksanaan menggunakan pendekatan partisipatif yang melibatkan 15 anggota kelompok tani dalam kegiatan sosialisasi, pelatihan, praktik langsung, pendampingan, dan evaluasi. Kegiatan meliputi pengadaan mesin roasting semi otomatis, pelatihan teknik roasting, demonstrasi penggunaan e-nose sebagai media pembelajaran kualitas aroma, penerapan manajemen stok berbasis First In First Out (FIFO), serta pelatihan digital marketing dan pengembangan identitas merek Kopi Dusun Botong. Hasil yang diharapkan adalah meningkatnya kemampuan mitra dalam menerapkan proses sangrai yang konsisten, memahami hubungan profil aroma dengan kualitas kopi, serta mengelola produk secara lebih profesional. Di sisi pemasaran, program ditargetkan meningkatkan kapasitas promosi digital, memperluas akses pasar, meningkatkan jumlah pengikut media sosial, dan mendorong kenaikan volume penjualan kopi. Program ini diharapkan mampu menciptakan sistem produksi dan pemasaran kopi yang lebih berkelanjutan sehingga nilai tambah produk dan kesejahteraan petani dapat meningkat.
References
Azzahro, F., Astuti, R., & Santoso, M. (2024). Evaluation of coffee supply chain performance using value chain analysis and fishbone diagram (Case study on coffee farmers in East Java). Costing, 7(5). https://doi.org/10.31539/costing.v7i5.11277.
Dahlan, A., Karimah, D. A., & Said, S. (2025). Pelatihan bimbingan Olimpiade Sains Tingkat Kabupaten (OSK) fisika berbasis website Ahmaddahlan.Net di SMA Negeri 5 Gowa. Jurnal Pengabdian Sains, 1(1), 1–6. https://journal.sciehum.com/index.php/jps/article/view/8.
Fiba, M., Wijaya, R., & Hartono, S. (2025). Analysis and strategy of strengthening green economy through the value chain concept to support downstreaming of coffee farming in East Java. East Java Economic Journal, 9(2). https://doi.org/10.53572/ejavec.v9i2.169
Hartatri, D. F. S., Ariningsih, E., & Supriatna, A. (2021). Livelihood strategies of smallholder coffee farmers: Case study in Simalungun, North Sumatera. E3S Web of Conferences. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202130602051
Ihsan, N., et al. (2025). Enhancing electronic nose performance for differentiating civet and non-civet roasted bean coffee using polynomial feature extraction methods. Flavour and Fragrance Journal. https://doi.org/10.1002/ffj.3826
Laia, E., Sinaga, M., & Purba, R. (2025). Pelatihan strategi pemasaran berbasis digital pada produk pertanian di Desa Sisarahili Sisambualahe. Jurnal Visi Pengabdian Kepada Masyarakat, 6(2). https://doi.org/10.51622/pengabdian.v6i2.2871.
Lelono, D., Triyana, A., & Suyitno, I. (2022). Classification of the coffee roasting level based on electronic nose. In 2022 International Conference on Information Control Systems & Technologies (ICST). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICST56971.2022.10136263
Majid, N. N., Rahman, A., & Hidayat, S. (2024). Karakteristik mutu biji kopi Robusta (Coffea canephora) Dulamayo dengan berbagai metode pengolahan. Jambura Journal of Food Technology, 6(2). https://doi.org/10.37905/jjft.v6i2.27482.
Pardo, M., & Sberveglieri, G. (2004). Electronic olfactory systems based on metal oxide semiconductor sensor arrays. MRS Bulletin, 29(10), 703–708. https://doi.org/10.1557/MRS2004.206
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Nasrul Ihsan, Ahmad Dahlan Dahlan, Laode Manarfah, Nurhayati, Muhammad Arief Fitrah Istiyanto Aslim

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
