Judul: Model Asosiasi Perubahan Warna pada Indikator Kemasan Cerdas dan Perubahan Mutu Produk.
Abstrak: Kemasan cerdas merupakan suatu inovasi dalam bidang kemasan yang dapat memantau dan memberikan informasi kepada produsen dan konsumen perihal kualitas produk yang dikemas. TTI (Time Temperature Indicator) merupakan salah satu pengembangan kemasan cerdas yang merupakan label indikator yang dapat mencatat sejarah waktu dan suhu dari suatu produk yang dikemas selama distribusi dan penyimpanan. Di Indonesia sudah ada beberapa kajian mengenai label indikator untuk memonitor sejarah suhu dari produk. Kemasan cerdas merupakan indikator yang sangat penting bagi konsumen untuk mendapatkan informasi dan untuk meminimalkan resiko yang berhubungan dengan kadaluarsa penyimpanan yang berdampak pada kualitas produk. Perubahan warna sejalan dengan terjadinya perubahan mutu produk selama masa penyimpanan dan saat ini belum ada perhitungan kuantifikasi yang menghubungkan keduanya. Sehingga, model asosiasi dibutuhkan untuk menghubungkan antara perubahan warna indikator kemasan cerdas dengan terjadinya perubahan kualitas produk yang dikemas. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengidentifikasi parameter asosiasi, memilih atribut yang penting dan cukup untuk menggambarkan hubungan dan mengembangkan model asosiasi perubahan warna indikator kemasan cerdas dengan pewarna alami dan perubahan mutu produk. Penelitian ini berfokus pada pemodelan asosiasi perubahan warna label indikator kemasan cerdas dan perubahan mutu produk yang dikemas dan menghubungkan antara keduanya. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk menghubungkan suatu kombinasi yaitu dengan menerapkan aturan hubungan asosiatif (Association rules) dari suatu kombinasi item. Sebelum dilakukan pemodelan asosiasi, dibutuhkan suatu identifikasi parameter-parameter yang akan digunakan dalam pemodelan. Identifikasi parameter dapat dilakukan dengan studi literatur dan pengumpulan data primer atau sekunder. Proses identifikasi parameter mungkin menghasilkan banyak parameter sehingga dibutuhkan suatu metode untuk memilih atribut parameter yang penting dan cukup untuk menggambarkan hubungan antara perubahan warna indikator dan perubahan mutu produk. Peneliti menggunakan metode Relief (Reliable Eliminated of Feature). Relief merupakan algoritma pemilihan atribut pada binary classification. Awalnya, data diperoleh dari penelitian sebelumnya berupa data nilai Hue, nilai L*; a*; b* (untuk mendapat nilai ΔE), nilai uji organoleptik (kesukaan konsumen) dan total koloni produk pada penyimpanan produk susu dengan label indikator kemasan cerdas dari daun erpa. Data didiskretisasi untuk mengklasifikasikan data Hue, nilai ΔE, nilai kesukaan konsumen dan total koloni menjadi nilai kategori. Pemilihan atribut dengan menggunakan metode Relief menunjukkan bahwa terdapat tiga atribut dengan nilai bobot (Wi) tertinggi. Parameter mutu nilai organoleptik (kesukaan konsumen) dengan nilai bobot 0,423, ΔE dengan nilai bobot 0.262, dan nilai °Hue dengan nilai bobot -0,0103. Parameter ini merupakan parameter yang penting dan cukup menggambarkan hubungan dari perubahan warna dan perubahan mutu produk. Pengembangan model asosiasi dengan menggunakan kaidah aturan asosiasi (Association Rules Mining) membentuk 77 aturan yang memiliki hubungan yang kuat antara terjadinya perubahan warna label indikator kemasan cerdas dan perubahan mutu produk. Aturan ini diperoleh dengan perhitungan nilai support, confidence, lift dan bond dari masing-masing kombinasi itemsets. Proses kombinasi itemsets hingga kombinasi 5 itemsets. Salah satu model asosiasi yang dibentuk dari analisa asosiasi dengan metode Association Rules Mining yaitu {° Hue = red, ΔE = low, hedonic = like, colony = safe } → {color indicator = red} dengan nilai support 30,7% (kejadian munculnya hubungan adalah 30,7% dari seluruh percobaan), confidence 100% (100% kemungkinan warna indikator merah apabila nilai Hue merah, nilai ΔE rendah, konsumen suka, dan aman dari
Keyword: Kemasan cerdas, Relief, kaidah aturan asosiasi, perubahan warna, perubahan kualitas