Open access Jurnal SINTA 2
Rancang Bangun Sistem Takaran Otomatis Biji Kopi Blend (Arabika Dan Robusta) Pada Mesin Grinder Kopi Berbasis Load Cell Pada Arduino
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 12 No. 4 (2025) · pp. 843–850
- ISSN
- 2528-6579, 2355-7699
- Published
- 2025-08-29
- Publisher
- Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
- Language
- id
Abstract
Bahasa Indonesia
Kopi blend adalah seni campuran biji kopi yang berbeda, menciptakan rasa dan karakter yang unik. Tujuan dari pembuatan kopi blend adalah menciptakan blend adalah menghasilkan kopi dengan rasa yang seimbang dan kompleks, menggabungkan berbagai elemen seperti keasaman, kelembutan, dan cita rasa yang unik dari masing-masing biji. Mencampur kopi blend (arabika dan robusta) perlu diperhatikan komposisi atau formula yang sesuai sehingga kualitas seduhan yang diinginkan tersebut dapat terpenuhi. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibuat sistem takaran otomatis biji kopi blend pada mesin grinder kopi berdasarkan preferensi pelanggan. Sistem takaran otomatis menggunakan load cell sebagai menimbang atau menakar biji kopi blend (arabika dan robusta) sesuai dengan takaran keinginan pelanggan. Motor servo akan bergerak untuk mengirim biji kopi menuju ke proses penggilingan pada mesin grinder kopi. Sistem ini juga dilengkapi LCD dan push button untuk interaksi sistem dengan pengguna. Sistem ini mendapatkan rata-rata error yaitu 1.42 % pada load cell 1 sedangkan pada load cell 2 memiliki rata-rata error yaitu 2.21 %. Nilai kesalahan error pada penakaran pada biji kopi mendapat 3.7% pada servo 1 dan 5.904% pada servo 2 dengan berat maksimal yang dapat ditampung oleh wadah yaitu 30 gram. Sistem ini dapat menangani takaran biji kopi sesuai dengan permintaan user dengan kesalahan nilai error yang rendah sehingga menghasilkan kopi blend sesuai dengan keinginan. Abstract Coffee blend is the art of mixing different coffee beans to create a unique flavor and character. The goal of creating a coffee blend is to produce coffee with a balanced and complex taste, combining various elements such as acidity, smoothness, and unique flavors from each bean. When mixing coffee blends (Arabica and Robusta), it is important to consider the appropriate composition or formula so that the desired brew quality can be achieved. Therefore, in this study, an automatic coffee blend dosing system was developed for a coffee grinder machine based on customer preferences. The automatic dosing system uses a load cell to weigh or measure coffee beans (Arabica and Robusta) according to the desired proportion set by the customer. A servo motor will move to deliver the coffee beans to the grinding process in the coffee grinder machine. This system is also equipped with an LCD and push button for user interaction with the system. The system has an average error of 1.42% on load cell 1, while load cell 2 has an average error of 2.21%. The error rate in measuring coffee beans is 3.7% on servo 1 and 5.904% on servo 2, with a maximum weight capacity of 30 grams in the container. This system can handle coffee bean measurements according to user requests with a low error rate, resulting in coffee blends that meet user preferences.
English
Kopi blend adalah seni campuran biji kopi yang berbeda, menciptakan rasa dan karakter yang unik. Tujuan dari pembuatan kopi blend adalah menciptakan blend adalah menghasilkan kopi dengan rasa yang seimbang dan kompleks, menggabungkan berbagai elemen seperti keasaman, kelembutan, dan cita rasa yang unik dari masing-masing biji. Mencampur kopi blend (arabika dan robusta) perlu diperhatikan komposisi atau formula yang sesuai sehingga kualitas seduhan yang diinginkan tersebut dapat terpenuhi. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibuat sistem takaran otomatis biji kopi blend pada mesin grinder kopi berdasarkan preferensi pelanggan. Sistem takaran otomatis menggunakan load cell sebagai menimbang atau menakar biji kopi blend (arabika dan robusta) sesuai dengan takaran keinginan pelanggan. Motor servo akan bergerak untuk mengirim biji kopi menuju ke proses penggilingan pada mesin grinder kopi. Sistem ini juga dilengkapi LCD dan push button untuk interaksi sistem dengan pengguna. Sistem ini mendapatkan rata-rata error yaitu 1.42 % pada load cell 1 sedangkan pada load cell 2 memiliki rata-rata error yaitu 2.21 %. Nilai kesalahan error pada penakaran pada biji kopi mendapat 3.7% pada servo 1 dan 5.904% pada servo 2 dengan berat maksimal yang dapat ditampung oleh wadah yaitu 30 gram. Sistem ini dapat menangani takaran biji kopi sesuai dengan permintaan user dengan kesalahan nilai error yang rendah sehingga menghasilkan kopi blend sesuai dengan keinginan. Abstract Coffee blend is the art of mixing different coffee beans to create a unique flavor and character. The goal of creating a coffee blend is to produce coffee with a balanced and complex taste, combining various elements such as acidity, smoothness, and unique flavors from each bean. When mixing coffee blends (Arabica and Robusta), it is important to consider the appropriate composition or formula so that the desired brew quality can be achieved. Therefore, in this study, an automatic coffee blend dosing system was developed for a coffee grinder machine based on customer preferences. The automatic dosing system uses a load cell to weigh or measure coffee beans (Arabica and Robusta) according to the desired proportion set by the customer. A servo motor will move to deliver the coffee beans to the grinding process in the coffee grinder machine. This system is also equipped with an LCD and push button for user interaction with the system. The system has an average error of 1.42% on load cell 1, while load cell 2 has an average error of 2.21%. The error rate in measuring coffee beans is 3.7% on servo 1 and 5.904% on servo 2, with a maximum weight capacity of 30 grams in the container. This system can handle coffee bean measurements according to user requests with a low error rate, resulting in coffee blends that meet user preferences.
Keywords
Collaboration network of the authors
29 authors · 70 co-authorship links · 4 across different organisations
Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.
- University of Brawijaya
- Lambung Mangkurat University
- Affiliation unknown
- Different organisations
- Same organisation
- Affiliation unknown
- Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
| Co-author | Organisation | Joint articles |
|---|---|---|
| Agung Setia Budi | University of Brawijaya | 5 |
| Hurriyatul Fitriyah | University of Brawijaya | 3 |
| Rizal Maulana | University of Brawijaya | 3 |
| Muhammad Alkaff | Lambung Mangkurat University | 1 |
| Yuslena Sari | Lambung Mangkurat University | 1 |
| Husnul Khatimi | Lambung Mangkurat University | 1 |
| Puja Darmawan | Lambung Mangkurat University | 1 |
| Muhammad Rheza Caesardi | University of Brawijaya | 1 |
| Mochammad Hannats Hanafi Ichsan | University of Brawijaya | 1 |
| Angga Sukma Bahari | University of Brawijaya | 1 |
| Mahardeka Tri Ananta | University of Brawijaya | 1 |
| Jeffry Atur Firdaus | University of Brawijaya | 1 |
| Sabriansyah Rizqika Akbar | University of Brawijaya | 1 |
| Agung Setiabudi | Affiliation unknown | 1 |
| Fahmi Erza | University of Brawijaya | 1 |
| Giservin Tifira Zain | University of Brawijaya | 1 |
| Barlian Henryranu Prasetio | University of Brawijaya | 1 |
| Arsal Wildan Naviaddin | University of Brawijaya | 1 |
| Agung Setia Budi | Affiliation unknown | 1 |
| Fauzan Ghozi Mubarak | Affiliation unknown | 1 |
| Fauzan Ghozi Mubarak | University of Brawijaya | 1 |
| Fauzan Adzima Tohari | Affiliation unknown | 1 |
| Nur Hazbiy Shaffan | Affiliation unknown | 1 |
| Fauzan Adzima Tohari | Affiliation unknown | 1 |
| Nur Hazbiy Shaffan | Affiliation unknown | 1 |
| Eko Setiawan | University of Brawijaya | 1 |
Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.