RRI.CO.ID,Jember – Bagi penikmat durian, memilih buah yang matang sempurna sering kali bergantung pada insting. Ada yang mengendus aromanya, memperhatikan bentuk duri, memeriksa tangkai, hingga mengetuk kulit buah untuk mendengar bunyinya. Namun, semua cara itu tetap menyisakan satu persoalan, tidak ada yang benar-benar tahu kondisi daging buah sebelum durian dibelah.

Tantangan tersebut menjadi titik awal penelitian Aulia Brilliantina, mahasiswa Program Studi S3 Ilmu Pertanian Fakultas Pertanian Universitas Jember (UNEJ). Melalui disertasinya, ia mengembangkan teknologi berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang mampu mendeteksi tingkat kematangan durian Monthong secara non-destruktif atau tanpa harus membuka buah.

Menurut Aulia, teknologi tersebut bukan untuk menggantikan pengalaman petani, melainkan menjadi alat bantu dalam pengambilan keputusan.

"Teknologi ini bukan untuk menggantikan pengalaman petani, tetapi menjadi alat bantu agar keputusan panen dan penyortiran dapat dilakukan secara lebih konsisten," ujar Aulia, Minggu (2/8/2026).

Penelitian bertajuk Model Dinamis Optimasi Mutu Buah Durian Monthong Berdasarkan Perubahan Karakteristik Fisiologis itu lahir dari perpaduan berbagai disiplin ilmu, mulai dari fisiologi pascapanen, teknologi sensor, machine learning, hingga pemodelan sistem dinamis. Di luar aktivitasnya sebagai mahasiswa doktoral, Aulia juga merupakan dosen Program Studi Teknologi Industri Pangan Politeknik Negeri Jember (Polije).

Alih-alih mengandalkan pengalaman semata, sistem yang dikembangkan Aulia membaca perubahan aroma, suhu permukaan, dan bunyi ketukan durian menggunakan sensor gas, kamera termal, serta sensor akustik. Seluruh data kemudian diproses dengan algoritma machine learning untuk mengelompokkan buah ke dalam tiga tingkat kematangan, yakni belum matang, setengah matang, dan matang.

Penelitian tersebut melibatkan 90 buah durian Monthong, masing-masing 30 buah pada setiap tingkat kematangan. Dari tujuh metode klasifikasi yang diuji, algoritma Neural Network menunjukkan performa terbaik dengan tingkat akurasi mencapai 96,91 persen dan nilai AUC sebesar 0,98.

Menariknya, sensor gas yang menangkap senyawa volatil atau aroma menjadi indikator paling kuat dalam mengenali kematangan durian. Sementara itu, informasi dari kamera termal dan sensor bunyi berfungsi sebagai pendukung untuk meningkatkan ketepatan analisis.

Hasil pembacaan sensor kemudian divalidasi melalui pengujian langsung terhadap daging buah. Temuan penelitian menunjukkan bahwa semakin matang durian, tingkat kekerasan daging akan menurun, sedangkan total padatan terlarut dan kadar alkohol meningkat. Kesesuaian pola tersebut membuktikan bahwa teknologi yang dikembangkan mampu mengenali perubahan fisiologis yang benar-benar terjadi selama proses pematangan.

Tak berhenti pada pendeteksian kematangan, Aulia juga mengembangkan model prediksi perubahan mutu dan umur simpan durian pada berbagai suhu penyimpanan. Model tersebut mampu memperkirakan seberapa cepat durian mencapai puncak respirasi dan mengalami penurunan kualitas.

Informasi itu dapat menjadi dasar pengambilan keputusan dalam distribusi buah. Durian dengan tingkat kematangan tertentu dapat dipasarkan di wilayah sekitar, sementara buah yang masih memiliki umur simpan lebih panjang dapat dikirim ke daerah yang lebih jauh tanpa mengurangi kualitas.

Penelitian tersebut juga menghasilkan tiga publikasi internasional bereputasi. Hasil utama mengenai alat pendeteksi kematangan durian diterbitkan dalam Scientific Reports, jurnal bereputasi Q1 di bawah Nature Portfolio. Penelitian lain mengenai identifikasi kultivar durian berbasis citra daun dan deep learning dipublikasikan di Pertanika Journal of Science & Technology (Q3), sedangkan artikel tentang perubahan fisiologis dan mutu durian Monthong telah diterima untuk diterbitkan di Emirates Journal of Food and Agriculture (Q3).

Capaian publikasi tersebut mengantarkan Aulia meraih gelar doktor dari Program Studi Ilmu Pertanian Universitas Jember tanpa harus menjalani sidang terbuka, sesuai ketentuan akademik yang berlaku.

Disertasi ini dibimbing oleh Prof. Tri Agus Siswoyo, Prof. Yuli Witono, dan Prof. Bayu Taruna Widjaja Putra. Kolaborasi ketiga pembimbing memungkinkan penelitian mengintegrasikan ilmu fisiologi tanaman, mutu pangan, teknologi sensor, kecerdasan buatan, hingga pemodelan sistem.

Ke depan, Aulia berharap inovasinya dapat dikembangkan menjadi perangkat yang lebih ringkas sehingga mudah digunakan langsung di kebun maupun rumah pengemasan.

"Hasil penelitian doktoral perlu dikomunikasikan dan dikembangkan agar memberi manfaat nyata bagi petani, konsumen, serta industri durian," pungkasnya.